基于卷积神经网络的淡水鱼分类识别

来源 :西南民族大学学报(自然科学版) | 被引量 : 3次 | 上传用户：w19870602

【摘要】

：

针对淡水鱼传统分类方法人工提取特征复杂、通用性差以及精确度不高等问题,基于深度学习技术,采用卷积运算对输入的淡水鱼数据集图片逐层进行学习,提取淡水鱼的颜色、纹理及形状等特征信息,实现淡水鱼快速准确的分类识别.系统在VGG16网络模型基础上,通过添加批量归一化层,优化网络的激活函数,采用交叉熵损失函数,使用原数据集上训练的模型权重参数值,构建了改进的VGG16网络淡水鱼识别模型,对输入的5种不同淡水

【作者】

：

杨春兰薛大为

【机构】

：

蚌埠学院电子与电气工程学院

【出处】

：

西南民族大学学报(自然科学版)

【发表日期】

：

2020年06期

【关键词】

：

淡水鱼分类识别卷积神经网络深度学习 freshwater fishclassification recognitionconvolutional neur

【基金项目】

：

安徽高校自然科学研究重点项目(KJ2018A0574)

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