基于深度卷积神经网络与迁移学习的鱼类分类识别.pdf

高效的鱼类分类识别是海洋牧场智能化监测的基础 . 传统的通过浅层模型，利用目标特征 的分类识别方法效率低下，泛化性差，难以实现智能化应用；而重建并训练深度卷积神经网络（DCNN） 模型占用巨大的计算机资源 . 文章提出一种基于 DCNN 和迁移学习的方法，针对新图像数据集，通过选 择训练参数，对预训练模型进行再训练，实现鱼类的分类识别 . 通过实验证实，这种方法可在占用少量 的计算机资源情况下，达到 97.14% 的验证准确率 . 使用基于 DCNN 与参数迁移的学习策略可以得到性 能良好的深度神经网络鱼类分类识别模型 . 《基于深度卷积神经网络与迁移学习的鱼类分类识别》 鱼类分类识别是现代海洋牧场智能化监测的关键技术，它能够有效提升对海洋生物资源管理的效率。传统的鱼类分类方法依赖于浅层模型，通过手动提取目标特征进行识别，这种方法不仅效率低下，而且泛化能力不足，难以适应智能化需求。然而，构建和训练深度卷积神经网络（DCNN）模型虽然能提供更高的识别精度，但所需的计算资源庞大。 本文提出了一种结合深度卷积神经网络与迁移学习的新型鱼类分类识别方法。利用迁移学习，可以有效地降低对计算机资源的需求。该方法首先选取预训练的DCNN模型，针对新的鱼类图像数据集，通过调整训练参数进行再训练，从而实现鱼类的精确分类。实验结果显示，这种方法在占用较少计算资源的情况下，鱼类分类的验证准确率可高达97.14%，证明了其在实际应用中的高效性和可行性。 深度卷积神经网络是深度学习的重要组成部分，其结构包括输入层、卷积层、池化层、全连接层和输出层。卷积层是DCNN的核心，通过卷积操作从输入图像中提取特征，低层特征通常包括边缘、线条等基本元素，高层则能提取更复杂的抽象特征。参数共享机制降低了模型的复杂度，使得网络具有变换等价性，能够有效处理图像的位置变化。 迁移学习则是利用预训练模型的知识，通过微调或再训练来解决新问题。在鱼类分类任务中，预训练的DCNN模型如GoogLeNet或VGG-19可以作为基础，通过调整参数适应新的鱼类图像数据，大大减少了训练时间和所需资源。 文章中提到，迁移学习已经在其他领域如病害分类和植物识别中取得了成功，但在鱼类分类研究中尚不广泛。本研究填补了这一空白，为鱼类智能识别提供了新的思路和技术支持，对于推进海洋牧场的智能化监测具有重要的理论和实践意义。 基于深度卷积神经网络与迁移学习的鱼类分类识别方法，不仅提升了识别效率，还降低了资源消耗，是解决鱼类分类问题的有效途径。随着深度学习技术的不断发展，这种方法在未来的海洋生物识别和生态环境监测中将有更广阔的应用前景。