基于ResNet50网络的十种鱼类图像分类识别研究

王文成; 蒋慧; 乔倩; 祝捍皓; 郑红

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基于ResNet50网络的十种鱼类图像分类识别研究

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cqvip:鱼类识别在渔业资源研究、鱼类知识科普、水产养殖加工、鱼类稀有物种保护等领域有着广泛的应用前景。为了准确对采集的图像进行分类识别,提出一种基于Keras深度学习框架的鱼类图像识别算法,以ResNet50为基础网络框架,使用混淆矩阵优化分类器对图像的自动分类模型。利用该模型对10种鱼类进行分类识别,结果显示正确识别率达到了93.33%。

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来源
《农村经济与科技》 |2019年第19期|60-62|共3页
作者
王文成; 蒋慧; 乔倩; 祝捍皓; 郑红;
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作者单位

浙江海洋大学船舶与机电工程学院浙江舟山 316022;

浙江海洋大学海洋科学与技术学院浙江舟山 316022;

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正文语种 chi
中图分类 TP391.41;
关键词
深度学习; ResNet50网络; 混淆矩阵; Keras框架; 鱼类图像识别;

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