基于深度學(xué)習(xí)的魚類識別與檢測的算法研究
所屬分類：技術(shù)論文
上傳者：muyx
文檔大小：728 K
標(biāo)簽： PyTorch框架 ResNet50網(wǎng)絡(luò) PyQt5可視化界面
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文檔介紹：魚類分類識別在漁業(yè)資源研究、魚類知識的科學(xué)推廣,、水產(chǎn)養(yǎng)殖加工,、稀有物種保護等領(lǐng)域具有廣泛的應(yīng)用前景。針對大菱鲆,、黃鰭鯛,、金錢魚、鯔魚這四種魚類,，利用PyTorch框架為基礎(chǔ),，通過ResNet50網(wǎng)絡(luò)模型，用不同的算法對其進行分類識別,，不斷對模型進行優(yōu)化,，對四種魚類訓(xùn)練學(xué)習(xí)，通過測試其準(zhǔn)確率達到96%以上,。同時用PyQt5開發(fā)了GUI可視化界面,，通過界面圖片的選擇和預(yù)測功能按鈕的操作,，測試結(jié)果實際類別與預(yù)測類別一致，用DSOD框架做了水下目標(biāo)實時跟蹤檢測,，提高了對小目標(biāo)的檢測率,，同時保持了模型的檢測速度，檢測結(jié)果達到期望,。
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