基于深度卷积神经网络和迁移学习的鱼类分类识别.pdf

简介：
本文探讨了利用深度卷积神经网络与迁移学习技术对鱼类进行高效精准分类的方法，为水生生物研究提供了新思路。 鱼类分类识别是现代海洋牧场智能化监测的关键技术之一，能够显著提升对海洋生物资源管理的效率。传统的鱼类分类方法主要依赖于浅层模型，并通过手动提取目标特征进行识别。然而这种方法不仅效率低下，而且泛化能力不足，难以满足智能化应用的需求。 另一方面，构建和训练深度卷积神经网络（DCNN）虽然能提供更高的精度，但需要大量的计算资源支持。为解决这一问题，本段落提出了一种结合深度卷积神经网络与迁移学习的鱼类分类识别方法。该方法首先选取预训练的DCNN模型，并针对新的鱼类图像数据集进行微调和再训练，从而实现高效的鱼类分类。 实验结果显示，在占用较少计算机资源的情况下，所提出的这种方法能够达到97.14%的验证准确率，证明了其在实际应用中的高效性和可行性。深度卷积神经网络作为深度学习的重要组成部分，通过参数共享机制降低了模型复杂度，并具备处理图像位置变化的能力。 迁移学习则是利用预训练模型的知识来解决新问题的一种方法，在鱼类分类任务中可以大大减少训练时间和所需资源。尽管迁移学习在其他领域如病害分类和植物识别中已取得成功，但在鱼类分类研究中的应用尚不广泛。本研究填补了这一空白，并为海洋生物智能识别提供了新的思路和技术支持。 基于深度卷积神经网络与迁移学习的鱼类分类方法不仅提升了识别效率，还降低了资源消耗，是解决鱼类分类问题的有效途径。随着深度学习技术的发展，这种方法在未来的海洋生物识别和生态环境监测中将有更广阔的应用前景。