基于深度卷积神经网络与迁移学习的鱼类分类识别.pdf 上传者：nanguaaixuexi 2020-06-20 10:43:43上传 PDF文件 2.39MB 热度 38次 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. 下载地址 用户评论 更多下载 下载地址 立即下载 用户评论 发表评论 nanguaaixuexi 资源：2 粉丝：0 +关注 上传资源 免责说明 本站只是提供一个交换下载平台，下载的内容为本站的会员网络搜集上传分享交流使用,有完整的也有可能只有一分部,相关内容的使用请自行研究,主要是提供下载学习交流使用,一般不免费提供其它各种相关服务! 本站内容泄及的知识面非常广,请自行学习掌握,尽量自已动脑动手解决问题,实践是提高本领的途径,下载内容不代表本站的观点或立场!如本站不慎侵犯你的权益请联系我们,我们将马上处理撤下所有相关内容！联系邮箱：server@dude6.com
