| 基于深度学习的鱼类识别与检测的算法研究 | |
| 所属分类：技术论文 | |
| 上传者：muyx | |
| 文档大小：728 K | |
| 标签：PyTorch框架ResNet50网络PyQt5可视化界面 | |
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| 文档介绍：鱼类分类识别在渔业资源研究、鱼类知识的科学推广、水产养殖加工、稀有物种保护等领域具有广泛的应用前景。针对大菱鲆、黄鳍鲷、金钱鱼、鲻鱼这四种鱼类，利用PyTorch框架为基础，通过ResNet50网络模型，用不同的算法对其进行分类识别，不断对模型进行优化，对四种鱼类训练学习，通过测试其准确率达到96%以上。同时用PyQt5开发了GUI可视化界面，通过界面图片的选择和预测功能按钮的操作，测试结果实际类别与预测类别一致，用DSOD框架做了水下目标实时跟踪检测，提高了对小目标的检测率，同时保持了模型的检测速度，检测结果达到期望。 | |
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