摘要
本发明公开了一种鱼类识别方法、系统、终端及计算机可读存储介质,所述鱼类识别方法包括:构建主干网络,将目标图像输入到主干网络进行特征提取,对提取特征进行迭代优化和特征融合处理,输出多层特征图;利用学习数据集构建并训练颈部网络得到权重分支,在所述颈部网络中利用权重分支对多层特征图进行上采样后进行拼接处理,输出层次化信息;构建初始检测头,并在所述初始检测头中引入权重系数进行训练得到检测头,将层次化信息输入所述检测头,输出目标图像中所有鱼类目标的位置信息和鱼类信息。本发明通过多模块设计和深度优化,有效提高了鱼类检测的准确性,显著提升了模型的鲁棒性,优化了检测过程。
技术关键词
鱼类识别方法
空间金字塔池化
检测头
多层次
融合多尺度特征
网络
鱼类识别系统
图像
上采样
纹理特征
可读存储介质
分支
分辨率
融合特征
边缘检测算法
特征提取模块
计算机
处理器
拼接模块
系统为您推荐了相关专利信息
交互系统
多模态
微动特征
多尺度特征提取
交互内容
数据判读方法
运动生理学
医学模型
医疗专业
数据判读系统
钓鱼网页检测方法
字符
高维向量空间
文本
语义特征
大语言模型
可视分析系统
控制面板模块
分析模块
多层次