摘要
本发明提出了豹纹翼甲鲶鱼卵图像识别流程,包括获取豹纹翼甲鲶鱼卵图像数据集、对豹纹翼甲鲶鱼卵图像数据集进行预处理、构建多尺度空间特征增强块、构建双重特征增强块、构建特征增强网络、构建豹纹翼甲鲶鱼卵图像识别器和构建豹纹翼甲鲶鱼卵图像识别模型;同时提出的多尺度空间特征增强块通过空洞卷积提取不同尺度的豹纹翼甲鲶鱼卵图像特征,双重特征增强块通过多头注意力提取豹纹翼甲鲶鱼卵图像的全局特征,通过深度可分离卷积提取豹纹翼甲鲶鱼卵图像的局部特征,通过可学习的参数自适应组合豹纹翼甲鲶鱼卵图像的全局和局部特征,提升模型的识别能力。
技术关键词
智能识别方法
图像识别器
图像识别模型
输出特征
拉普拉斯
水下摄像设备
数学模型
注意力
多层感知器
鱼卵
编码器
空洞
网络
全局平均池化
数据
分支
标注工具
通道
矩阵
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图像识别模型
项目
三维模型
运动矢量场
直方图均衡化
穿越控制方法
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可见光图像
多模态特征
特征提取模块
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