基于特征融合的FL-BCNN魚(yú)類(lèi)識(shí)別算法研究
計(jì)算機(jī)應(yīng)用與軟件
頁(yè)數(shù)： 7 2023-08-12
摘要： 為了解決水下相機(jī)設(shè)備捕獲的魚(yú)類(lèi)圖像質(zhì)量差、數(shù)據(jù)量不均勻等難以準(zhǔn)確識(shí)別魚(yú)類(lèi)的問(wèn)題，提出一種基于特征融合的FL-BCNN魚(yú)類(lèi)識(shí)別算法。對(duì)B-CNN算法進(jìn)行改進(jìn)，融合不同卷積層的特征，提高細(xì)粒度特征的表達(dá)能力，解決了圖像質(zhì)量差引起的特征不明顯的問(wèn)題。利用焦點(diǎn)損失函數(shù)(Focal Loss)解決樣本數(shù)據(jù)不平衡的問(wèn)題，提高水下魚(yú)類(lèi)圖像的識(shí)別能力。利用F4K(15)數(shù)據(jù)集與四個(gè)已有算法進(jìn)行...
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