海洋捕捞鱼类BigH神经网络分类模型设计与实现

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设计速度快、精度高的轻量化神经网络模型,实现海洋捕捞鱼类的自动分类,是深度学习技术在渔业领域的应用研究方向之一。通过对比研究迁移学习和人工神经网络,在海鲜市场拍摄的1284张包含13个种类的鱼类图像上,使用枚举法的思想设计自动训练算法,来训练迁移学习和人工设计的卷积神经网络。结果显示在VGG16、ResNet、InceptionV3网络上迁移学习,实现鱼类分类精度分别为88.6%、96.3%、94.5%,其权重分别为11000M、192M、206M;在基于人工设计的模型上分类精度为92.29%,权重
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