基于迁移学习的复杂场景海洋鱼类识别方法

• 作者: 李均鹏 杨澍 祝开艳
• 来源期刊: 计算机应用与软件
• 学科: 工学
• 关键词: 复杂场景 海洋鱼类识别 卷积神经网络 迁移学习 模型融合
• 年，卷（期）: 2019,（9）
• 所属期刊栏目: 人工智能与识别
• 页码范围: 168-174
• 页数: 7页
• 分类号: TP391.41
• 字数: 5567字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-386x.2019.09.030

摘要

针对海洋渔业监管复杂场景下鱼类识别面临的方法落后及系统性理论研究缺乏等问题,提出一种基于迁移学习模型融合的识别方法.通过ImageNet数据集获取预训练模型InceptionV3,把其特征提取部分作为实验模型的特征提取器,在特征提取器后接入AveragePooling层和Softmax分类层,形成新的训练网络;通过NCFM数据集对新的训练网络进行十折交叉验证,得到十个新的鱼类识别模型,进行模型融合后,识别准确率达到97.368％,比单纯新网络模型提高了29.868％.实验结果表明,该方法在复杂场景下的鱼类识别准确率及其泛化性等性能均优于已有相关方法,能够为渔业捕捞监管系统的智能化升级提供可靠的技术支撑.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	祝开艳	大连海洋大学信息工程学院	17	78	5.0	8.0
2	李均鹏	大连海洋大学信息工程学院	1	1	1.0	1.0
3	杨澍	大连理工大学计算机科学与技术学院	1	1	1.0	1.0