摘要
基于对比语言‑图像预训练模型的鱼类个体识别方法,步骤如下:数据采集与预处理:模型构建:基于预训练的CLIP模型构建鱼类个体识别模型,引入可学习的文本提示模块,将不同鱼类个体的文本描述与图像特征对齐;并设计轻量级的细粒度特征增强模块;模型训练:第一阶段:冻结图像编码器参数和文本编码器参数,仅优化可学习的文本提示;第二阶段:解冻图像编码器参数,固定文本编码器参数,结合细粒度特征增强模块,通过交叉熵损失和三元组损失函数进行训练,优化图像特征表示;模型测试:提取测试图像特征向量,与训练集中的特征向量进行相似度计算,实现鱼类个体识别。可精准捕捉鱼类个体细粒度特征,可在复杂环境中提升识别精度,具有强鲁棒性。
技术关键词
预训练模型
三元组损失函数
识别方法
细粒度特征
图像特征向量
文本编码器
图像编码器
词嵌入向量
样本
滑动窗口尺寸
参数
滑动窗口技术
索引
高分辨率相机
文本特征向量
特征提取能力
图像块
强鲁棒性
系统为您推荐了相关专利信息
命名实体识别方法
文本
依存句法
预训练模型
上下文特征
动作识别方法
手部特征
感知哈希算法
图像
指数算法
细胞图像识别方法
图像识别系统
可执行程序代码
识别模块
数据处理技术