一种基于迁移学习的改进YOLOv8鱼类图像识别方法

本发明公开了一种基于迁移学习的改进YOLOv8鱼类图像识别方法，包括以下步骤：收集鱼类图像数据集，并对数据集进行预处理；将鱼类图像数据集按照鱼的种类对应着标注上种类名称，并将其按比例划分为训练集、验证集和测试集；对标准的YOLOv8模型进行改进；采用ImageNet数据集中所有鱼类图像对改进的YOLOv8模型进行预训练,并将得到的权重参数迁移至模型中；利用训练集和验证集对迁移学习后的改进YOLOv8模型进行优化参数训练；通过优化后的改进YOLOv8模型对测试集进行目标检测，输出鱼类识别结果。本发明有效地提升了特征提取和识别的精度，同时降低了计算资源需求，增强了模型的鲁棒性和适应性；本发明显著提高了模型的学习效率和识别精度，减少了数据依赖，使模型具有较强的泛化能力。