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- [发明专利]基于改进YOLO模型的深海鱼类识别方法-CN202211441477.4在审
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刘长红;温嘉文;吴博淳;刘金辉;李天注
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广州大学
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2022-11-17
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2023-10-20
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G06V20/05
- 本发明涉及深度学习目标检测领域,且公开了基于改进YOLO模型的深海鱼类识别方法,生成对抗神经网络进行样本扩充,得到扩充样本;训练改进型YOLOv7模型,改进的YOLO‑v7模型由HN递归门控卷积模块、CBS卷积模块、下采样MP模块、感受野增大模块SPPCSPC模块、RepConv模块以及ASFF金字塔特征融合模块构成;将扩充样本分为输入测试图片和输入训练图片,将输入训练图片按照7:3的比例分为测试集和验证集,标注每种深海鱼的类名,采用Cutout数据增强和Random affine仿射变换进行数据增强;数据增强后的数据输入改进好后的YOLO‑V7模型进行训练,根据损失函数判断模型的性能,更新模型训练参数,总共经过100次训练迭代;训练完成后得到模型最佳的模型文件,使用该模型即可检测深海鱼类图片和视频。
- 基于改进yolo模型深海鱼类识别方法
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