一种基于深度学习和集成学习的珊瑚分类方法

本发明涉及海洋生物分类技术领域，具体涉及一种基于深度学习和集成学习的珊瑚分类方法，首先从网站、书籍、文献、实地拍照摄像等多种途径获取珊瑚图像数据，并对图像进行整理、去重、人工标注操作。其次进行数据预处理，对图像数据进行数据增强、归一化标准化等预处理。然后生成模型，加载经典深度学习网络架构，使用迁移学习初始化模型参数，利用集成学习技术将多个模型进行集成，获得最终分类模型。通过设置识别概率阈值α来识别非珊瑚类。最后进行模型评估与应用，把训练好的模型用于珊瑚图像分类的实际任务中。本发明通过深度学习与集成学习相结合，实现了珊瑚图像的有效自动分类，提高了珊瑚图像自动分类识别的准确率。