基于深度卷积神经网络与迁移学习的鱼类分类识别.pdf下载

高效的鱼类分类识别是海洋牧场智能化监测的基础 . 传统的通过浅层模型，利用目标特征 的分类识别方法效率低下，泛化性差，难以实现智能化应用；而重建并训练深度卷积神经网络（DCNN） 模型占用巨大的计算机资源 . 文章提出一种基于 DCNN 和迁移学习的方法，针对新图像数据集，通过选 择训练参数，对预训练模型进行再训练，实现鱼类的分类识别 . 通过实验证实，这种方法可在占用少量 的计算机资源情况下，达到 97.14% 的验证准确率 . 使用基于 DCNN 与参数迁移的学习策略可以得到性 能良好的深度神经网络鱼类分类识别模型 .