一种基于ResNet算法的膨腹海马生长状态检测方法

本发明公开了一种基于ResNet算法的膨腹海马生长状态检测方法，所述方法包括：获取第一训练图像和第二训练图像，第一训练图像和第二训练图像包括第一特征和第二特征，第一特征为头冠上长有头须，第二特征图像为头冠上未长头须；将第一训练图像和第二训练图像输入至深度残差模型进行训练，得到训练好的ResNet模型；将检测图像输入所述训练好的ResNet模型中进行生长状态的检测，得到检测结果。本发明采用ResNet‑18模型对膨腹海马的图像进行分类，该模型通过残差块设计，有效解决了深度神经网络中的梯度消失问题，通过图像缩放及数据增强等操作，实现了膨腹海马图像中有无“头须”的自动化、精确化的识别。