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基于改进的更快的卷积神经网络特征区域的淡水鱼鱼鳃切口点定位
1
作者
王红君
时扬扬
+1 位作者
岳有军
赵辉
《科学技术与工程》
北大核心
2021年第16期6794-6800,共7页
为了提高鱼产品加工过程中鱼鳃切口点定位的准确度,采用改进的更快的卷积神经网络特征区域(faster convolutional neural network feature region,Faster RCNN)对淡水鱼的鱼鳃部位进行检测和定位。首先,为了增强主干网络VGG16的特征提...
为了提高鱼产品加工过程中鱼鳃切口点定位的准确度,采用改进的更快的卷积神经网络特征区域(faster convolutional neural network feature region,Faster RCNN)对淡水鱼的鱼鳃部位进行检测和定位。首先,为了增强主干网络VGG16的特征提取能力,加入批归一化(batch normalization,BN)层对其进行结构优化,提高了网络识别的准确率。其次,当物体处于预设的交叉阈值范围时,非最大值抑制(non-maximum suppression,NMS)算法存在目标漏检的问题。采用Soft-NMS算法替代NMS算法,增强了目标检测的性能。通过在淡水鱼数据集进行的实验结果表明,改进的Faster RCNN网络对鱼鳃切口定位准确率达到了96%,较未改进网络提高了6%,为后续生产线中鱼鳃的精准切割奠定了基础。
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关键词
目标检测
鱼鳃切口定位
更快的卷积神经网络特征区域(Faster
RCNN)
Soft-NMS
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职称材料
题名
基于改进的更快的卷积神经网络特征区域的淡水鱼鱼鳃切口点定位
1
作者
王红君
时扬扬
岳有军
赵辉
机构
天津理工大学电气电子工程学院
天津农学院工程技术学院
出处
《科学技术与工程》
北大核心
2021年第16期6794-6800,共7页
基金
天津市科技支撑计划(17ZXYENC00080,18YFZCNC01120,15ZXZNGX00290)。
文摘
为了提高鱼产品加工过程中鱼鳃切口点定位的准确度,采用改进的更快的卷积神经网络特征区域(faster convolutional neural network feature region,Faster RCNN)对淡水鱼的鱼鳃部位进行检测和定位。首先,为了增强主干网络VGG16的特征提取能力,加入批归一化(batch normalization,BN)层对其进行结构优化,提高了网络识别的准确率。其次,当物体处于预设的交叉阈值范围时,非最大值抑制(non-maximum suppression,NMS)算法存在目标漏检的问题。采用Soft-NMS算法替代NMS算法,增强了目标检测的性能。通过在淡水鱼数据集进行的实验结果表明,改进的Faster RCNN网络对鱼鳃切口定位准确率达到了96%,较未改进网络提高了6%,为后续生产线中鱼鳃的精准切割奠定了基础。
关键词
目标检测
鱼鳃切口定位
更快的卷积神经网络特征区域(Faster
RCNN)
Soft-NMS
Keywords
object detection
location of gill incision
faster convolutional neural network feature region(Faster RCNN)
Soft-NMS
分类号
TS254.8 [轻工技术与工程—水产品加工及贮藏工程]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
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1
基于改进的更快的卷积神经网络特征区域的淡水鱼鱼鳃切口点定位
王红君
时扬扬
岳有军
赵辉
《科学技术与工程》
北大核心
2021
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