查询结果:   李均鹏,祝开艳,杨澍.基于迁移学习的复杂场景海洋鱼类识别方法[J].计算机应用与软件,2019,36(9):168 - 174.
中文标题
基于迁移学习的复杂场景海洋鱼类识别方法
发表栏目
人工智能与识别
摘要点击数
46
英文标题
OCEAN FISH RECOGNITION IN COMPLEX SCENE BASED ON TRANSFER LEARNING
作 者
李均鹏 祝开艳 杨澍 Li Junpeng Zhu Kaiyan Yang Shu
作者单位
大连海洋大学信息工程学院 辽宁 大连 116023 大连理工大学计算机科学与技术学院 辽宁 大连 116024    
英文单位
School of Information Engineering, Dalian Ocean University, Dalian 116023, Liaoning, China School of Computer Science and Technology, Dalian University of Technology, Dalian 116024, Liaoning, China    
关键词
复杂场景 海洋鱼类识别 卷积神经网络 迁移学习 模型融合
Keywords
Complex scene Ocean fish recognition Convolution neural network Transfer learning Model fusion
基金项目
国家自然科学基金项目(61802046);辽宁省教育厅项目(QL2017017)
作者资料
李均鹏,硕士生,主研领域:机器学习,目标检测。祝开艳,博士。杨澍,本科生。 。
文章摘要
针对海洋渔业监管复杂场景下鱼类识别面临的方法落后及系统性理论研究缺乏等问题,提出一种基于迁移学习模型融合的识别方法。通过ImageNet数据集获取预训练模型InceptionV3,把其特征提取部分作为实验模型的特征提取器,在特征提取器后接入AveragePooling层和Softmax分类层,形成新的训练网络;通过NCFM数据集对新的训练网络进行十折交叉验证,得到十个新的鱼类识别模型,进行模型融合后,识别准确率达到97.368%,比单纯新网络模型提高了29.868%。实验结果表明,该方法在复杂场景下的鱼类识别准确率及其泛化性等性能均优于已有相关方法,能够为渔业捕捞监管系统的智能化升级提供可靠的技术支撑。
Abstract
Aiming at the problems of backward methods and lack of systematic theory of ocean fish recognition in complex scene of fishery supervision, this paper proposed a recognition method based on transfer learning model fusion. The pre-trained model of InceptionV3 was obtained from the ImageNet data set, and the feature extraction part was used as the feature extractor of the experimental model. After this, the Average Pooling layer and Softmax classification layer were connected to form a new training network. Then, the NCFM data set was used to cross validate the new training network. Ten new fish recognition models were obtained. After model fusion, the recognition accuracy reached 97.368%, which was 29.868% higher than that of the simple new network model. The experimental results show that the accuracy and generalization of fish recognition in complex scenes are better than the existing methods, which can provide reliable technical support for the intelligent upgrading of fishery fishing supervision system.
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作者1
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