摘要
本发明公开了一种珍稀鸟类快速识别方法,属于计算机视觉与人工智能领域,包括以下步骤:S1、收集珍稀鸟类影像数据,筛选高质量图片;S2、用AI图像大模型通过图生图、图生视频等方式批量合成扩增图片;S3、将S2中的合成数据与S1中的高质量图片作为训练集,S1中筛选后的剩余图像作为验证集,标注所有数据;S4、对S3中标注好的数据集用深度学习算法训练,优化参数,并辅以数据增强技术,得到检测性能最好的模型;S5、用S4中训练所得到最好的模型进行检测,得到识别结果。本发明采用上述的一种珍稀鸟类快速识别方法,通过生成式AI合成扩增现有鸟类图片,解决珍稀鸟类的小样本困境,改善算法训练过程中不同类别数据分布极度不均带来的识别率下降问题。
技术关键词
珍稀鸟类
快速识别方法
图片
文件夹
数据
深度学习算法
训练集
生成界面
模型压缩
图像
视频生成模型
算法模型训练
多尺度信息
模块
上采样
标注软件
压缩特征
影像