[发明专利]基于深度学习的鱼类识别方法、介质、终端设备及装置

摘要

本发明公开了一种基于深度学习的鱼类识别方法，包括：获取鱼类图片；对有鱼区域进行标定，并生成有鱼区域对应的描述文件，以及将描述文件与鱼类图片进行关联；建立数据集，其中，数据集划分成训练集、验证集和测试集；进行基准模型的训练；将验证集输入基准模型，以生成第一预估结果，并根据第一预估结果调整基准模型的参数，以生成鱼类识别模型；将测试集输入鱼类识别模型，以生成第二预估结果，并根据第二预估结果生成鱼类识别模型的泛化性能评分；以及确定最终鱼类识别模型，并根据最终鱼类识别模型进行鱼类识别。相应地，本发明还公开了一种计算机可读存储介质、终端设备以及基于深度学习的鱼类识别装置，可实现对鱼类信息的精准识别。

主权项

1.一种基于深度学习的鱼类识别方法，其特征在于，包括以下步骤：对鱼类样本进行拍摄，以获取鱼类图片；根据所述鱼类图片对有鱼区域进行标定，并生成所述有鱼区域对应的描述文件，以及将所述描述文件与所述鱼类图片进行关联；根据每张所述鱼类图片以及对应的描述文件建立数据集，其中，所述数据集划分成训练集、验证集和测试集；根据所述训练集进行基准模型的训练；将所述验证集输入基准模型，以生成第一预估结果，并根据所述第一预估结果调整基准模型的参数，以生成鱼类识别模型；将所述测试集输入所述鱼类识别模型，以生成第二预估结果，并根据所述第二预估结果生成所述鱼类识别模型的泛化性能评分；根据所述泛化性能评分确定最终鱼类识别模型，并根据最终鱼类识别模型进行鱼类识别。