| 基于深度學習的魚類識別與檢測的算法研究 | |
| 所屬分類：技術(shù)論文 | |
| 上傳者：muyx | |
| 文檔大小：728 K | |
| 標簽： PyTorch框架 ResNet50網(wǎng)絡(luò) PyQt5可視化界面 | |
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| 文檔介紹：魚類分類識別在漁業(yè)資源研究、魚類知識的科學推廣、水產(chǎn)養(yǎng)殖加工、稀有物種保護等領(lǐng)域具有廣泛的應(yīng)用前景。針對大菱鲆、黃鰭鯛、金錢魚、鯔魚這四種魚類，利用PyTorch框架為基礎(chǔ)，通過ResNet50網(wǎng)絡(luò)模型，用不同的算法對其進行分類識別，不斷對模型進行優(yōu)化，對四種魚類訓練學習，通過測試其準確率達到96%以上。同時用PyQt5開發(fā)了GUI可視化界面，通過界面圖片的選擇和預(yù)測功能按鈕的操作，測試結(jié)果實際類別與預(yù)測類別一致，用DSOD框架做了水下目標實時跟蹤檢測，提高了對小目標的檢測率，同時保持了模型的檢測速度，檢測結(jié)果達到期望。 | |
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