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基于改进Faster R-CNN的水母检测与识别算法

         
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提出一种基于改进Faster R-CNN水母检测与识别算法。首先,建立了包含7种水母的数据集;然后,针对ResNeXt(C=32)用于目标检测时出现计算量较大的问题,在保证精确度的前提下,将分支数C设置为8以降低计算量;最后,为解决水母检测时出现的检测精度低和小个体无法检测的问题,在残差网络中引入膨胀卷积。实验结果表明:该算法较VGG16、ResNet101、ResNeXt(C=32)和ResNeXt(C=8)方法,mAP值分别提高了3.15%、2.09%、3.01%和2.36%;F 1-score分别提高了2.53%、1.99%、2.01%和2.31%;loss损失函数收敛值更优,收敛精度趋近于0。P-R曲线、可视化效果分析和水母视频检测的结果证明:该算法的水母检测准确率和水母检测数量明显优于其他算法,检测精度较高,基本可以达到实时监测的要求。

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