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基于改进YOLO和迁移学习的水下鱼类目标实时检测
基于改进YOLO和迁移学习的水下鱼类目标实时检测
作者:
李宜兵
李庆忠
牛炯
基本信息来源于合作网站,原文需代理用户跳转至来源网站获取
卷积神经网络
深度学习
鱼类目标检测
单级式目标检测算法(YOLO)
迁移学习
摘要:
为了实现非限制环境中水下机器人基于视频图像的水下鱼类目标快速检测,提出基于改进YOLO和迁移学习的水下鱼类目标实时检测算法.针对YOLO网络的不足,设计适合水下机器人嵌入式系统计算能力的精简YOLO网络(Underwater-YOLO).利用迁移学习方法训练Underwater-YOLO网络,克服海底鱼类已知样本集有限的限制.利用基于限制对比度自适应直方图均衡化的水下图像增强预处理算法,克服水下图像的降质问题.利用基于帧间图像结构相似度的选择性网络前向计算策略,提高视频帧检测速率.实验表明,文中算法能实现在非限制环境下海底鱼类目标的实时检测.相比YOLO,文中算法对海底鱼类小目标和重叠目标具有更好的检测性能.
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小目标检测
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学习率策略
基于TensorFlow的水族馆鱼类目标检测APP开发
水族馆
目标检测
TensorFlow
APP
内容分析
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文献信息
篇名
基于改进YOLO和迁移学习的水下鱼类目标实时检测
来源期刊
模式识别与人工智能
学科
工学
关键词
卷积神经网络
深度学习
鱼类目标检测
单级式目标检测算法(YOLO)
迁移学习
年,卷(期)
2019,(3)
所属期刊栏目
论文与报告
研究方向
页码范围
193-203
页数
11页
分类号
TP181
字数
9421字
语种
中文
DOI
10.16451/j.cnki.issn1003-6059.201903001
五维指标
作者信息
序号
姓名
单位
发文数
被引次数
H指数
G指数
1
李庆忠
中国海洋大学工程学院
45
586
13.0
23.0
2
牛炯
中国海洋大学工程学院
23
27
3.0
4.0
3
李宜兵
中国海洋大学工程学院
1
4
1.0
1.0
传播情况
被引次数趋势
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引文网络
引文网络
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共引文献
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参考文献(1)
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参考文献(2)
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2017(2)
参考文献(2)
二级参考文献(0)
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参考文献(1)
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参考文献(0)
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引证文献(0)
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2020(4)
引证文献(4)
二级引证文献(0)
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节点文献
卷积神经网络
深度学习
鱼类目标检测
单级式目标检测算法(YOLO)
迁移学习
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
模式识别与人工智能
主办单位:
中国自动化学会
国家智能计算机研究开发中心
中国科学院合肥智能机械研究所
出版周期:
月刊
ISSN:
1003-6059
CN:
34-1089/TP
开本:
16开
出版地:
中国科学院合肥智能机械研究所安徽合肥董铺岛合肥1130信箱
邮发代号:
26-69
创刊时间:
1989
语种:
chi
出版文献量(篇)
2928
总下载数(次)
8
总被引数(次)
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