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基于FTVGG16卷积神经网络的鱼类识别方法

更新时间:2019-12-31 11:42:41 大小:3M 上传用户:songhuahua查看TA发布的资源 标签:卷积神经网络 下载积分:1分 评价赚积分 (如何评价?) 收藏 评论(0) 举报

资料介绍

针对大多数应用场景中,大多数鱼类呈不规则条状,鱼类目标小,受他物遮挡和光线干扰,且一些基于颜色、形状、纹理特征的传统鱼类识别方法在提取图像特征方面存在计算复杂、特征提取具有盲目和不确定性,最终导致识别准确率低、分类效果差等问题,本文在分析已有的VGG16卷积神经网络良好的图像特征提取器的基础上,使用Image Net大规模数据集上预训练的VGG16权重作为新模型的初始化权重,通过增加批规范层(Batch normalization,BN)、池化层、Dropout层、全连接层(Fully connected,FC)、softmax层,采用带有约束的正则权重项作为模型的损失函数,并使用Adam优化算法对模型的参数进行更新,汲取深度学习中迁移学习理论,构建了FTVGG16卷积神经网络(Fine-tuning VGG16 convolutional neural network,FTVGG16)。测试结果表明:FTVGG16模型在很大程度上能够克服训练的过拟合,收敛速度明显加快,训练时间明显减少,针对鱼类目标很小、背景干扰很强的图像,FTVGG16模型平均准确率为97. 66%,对部分鱼的平均识别准确率达到了99. 43%。


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2 0 1 9  
5
农 业 机 械 学 报  
50  
5
卷 第 期  
doi: 10. 6041 /j. issn. 1000-1298. 2019. 05. 026  
FTVGG16  
于  
神经网络类识方法  
12  
13  
13  
13  
义  
龚川洋  
 
方晓敏  
( 1.  
中国农业大学与电工程学院 北京  
100083; 2.  
农业农技术重点京  
100083;  
3.  
农业工程技术研究中心 北京  
100083)  
: , , , ,  
摘要 对大应用中 大不规受他线色  
、 、 ,  
理特在提不确致  
,  
果差等问题 本分析的  
VGG16  
卷积网络的基础使  
ImageNet VGG16  
训 练 的  
模 型 的 层  
( Batch  
normalizationBN) 、  
层  
Dropout  
层  
( Fully connectedFC) softmax  
作  
模型的损失使用  
Adam  
型的了  
: FTVGG16  
FTVGG16 ( Fine-tuning VGG16 convolutional neural networkFTVGG16) 。  
卷积网络  
明  
, , , 、  
大程克服训练明显训练时间明显减少 很  
FTVGG16  
97. 66% 99. 43% 。  
率达到了  
强的像  
模型为  
: ; ; ;  
关键词 卷积网络 模式别  
: TP391 : A : 1000-1298( 2019) 05-0223-09  
文献标识码 文章编号  
中图分类号  
Fish Identification Method Based on FTVGG16 Convolutional Neural Network  
12  
13  
13  
13  
CHEN Yingyi  
GONG Chuanyang  
LIU Yeqi  
FANG Xiaomin  
( 1. College of Information and Electrical EngineeringChina Agricultural UniversityBeijing 100083China  
2. Key Laboratory of Agricultural Information Acquisition TechnologyMinistry of Agriculture and Rural AffairsBeijing 100083China  
3. Beijing Engineering and Technology Research Center for Internet of Things in AgricultureBeijing 100083China)  
Abstract: Computer vision technology is widely applied in fish individual identification. Nevertheless,  
there are some problems such as small fish targetsocclusion of objects and light interference in videos  
and images. Some fish identification methods based on colorshape and texture also exit complicated  
calculations in feature extractionsuch as non-migration of features will result in low recognition accuracy  
and poor classification. With the help of analysis of image feature extraction of the existing VGG16  
convolutional neural network modelthe FTVGG16 convolutional neural network ( Fine-tuning VGG16  
convolutional neural network) was designed. As it was knownthe basic deep learning tool used in this  
work was convolutional neural networks. The FTVGG16 convolutional neural network was composed of  
convolutional layersbatch normalization layerspooling layersDropout layersfully connected layers  
and softmax layers. The experimental results showed that the average recognition accuracy of the  
FTVGG16 model for fish was about 97. 66% and the average recognition rate of some fishes could reach  
99. 43% . It had high recognition accuracy and robustness in pictures with small fish targets and strong  
background interference. It could be operated through an appropriateeasy-to-useand user-friendly web  
application for the specific case of fish identification.  
Key words: fish identification; convolutional neural network; transfer learning; pattern recognition  
, , ,  
对其进行了深研究 是  
0
引言  
、 、  
理等研究较  
1]  
多 并进展  
STRACHAN  
研究热  
的  
: 2018-10-30  
: 2018-12-27  
期  
稿日期  
:
基金项目 家重点项目  
( 2017YFE0122100)  
( Z171100001517016)  
项目  
:
作者简介  
( 1980) , , , E-mail: chengyingyi@ cau. edu. cn  
男 教授 博士导师 主要农业模型和技术研究  
224  
2 0 1 9  
2]  
LARSEN  
进行分类  
使线分析方  
系统基础  
( Latent dirichlet allocationLDA)  
纹  
1
材料方法  
3]  
理特进行分为  
76% HUANG  
BGOT( Balance guaranteed optimized tree)  
对  
1. 1  
取  
来自自然远洋捞  
10  
3 179 ,  
幅图进行分确  
的  
种  
出基于最持向  
( Least squares support vector machineLSSVM)  
4]  
17]  
95% 。  
3 777  
为  
机  
摄像头拍景  
了  
1 000  
标注和  
图  
5]  
95. 83%  
1 8  
图 所类  
为  
了基向量机  
SVM)  
等  
( Support vector machine,  
90%  
7 ( ) 1  
其中 不同不  
融合在  
包括幅图构  
FTVGG16  
的 模型需幅图中包的  
标  
1. 2  
, ,  
随着技术的发展 增  
于内复  
 
6]  
、 。  
不可性 等问题出 特对  
深度进行可以  
、 、  
线况的图  
。  
本 进高模型性能 本文图处  
或运等问题  
:
主要包括  
( 1)  
7]  
需求 深度卷积 网  
像像将  
JPG  
式的转  
811]  
( Convolutional neural networkCNN)  
RGB  
矩阵向量存储 映像像素  
的出现  
为  
8 - 9]  
10]  
025501,  
可以使模型使用  
别  
在农业中应用方式 刘德营出  
了一卷积网络方  
及大  
12]  
“ ”  
而导元  
使卷积网络得比较度  
( 2) ,  
空间将图进行缩  
13]  
14]  
;
傅隆生等 出了一于  
Let-Net5  
卷积神  
、 、 、 、  
移 旋剪  
网络田间猕猴桃深度模  
15]  
;
出了一卷积网络多  
( 3)  
。  
本归一图  
度分田间玉米杂草研究  
2 。  
理的结图 所后图像尺  
600 × 600  
素  
的开展思路  
在上研究的基础分析有  
为  
1. 3  
素  
验方法设计  
模型训练环境是  
16]  
VGG16  
Ubuntu 16. 04LTS  
卷积网络模型提  
FTVGG16  
作  
计  
卷积网络 应  
16GBNVIDIA 1080 Ti  
系统 卡  
GPU、  
18]  
19]  
、 、  
精度 构建快  
CUDA  
Keras  
程平台  
行  
的深度架  
1
像样本  
Fig. 1 Fish image samples  

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