一种基于混合缩放策略与级联架构的物种检测识别方法

本发明提供一种基于混合缩放策略与级联架构的物种检测识别方法，属于图像识别技术领域，本发明融合图像预处理、神经网络模型构建与扩展、模型迁移学习与微调等多项技术，借助混合缩放策略优化网络结构，将检测网络和识别网络有机结合，将物种识别任务集中于检测为有意义的区域，实现了对物种的细粒度检测与精准识别，极大提升了物种识别的准确性和可靠性。混合缩放策略通过动态调整网络深度、宽度及输入分辨率，实现对不同尺度目标的特征提取优化；级联架构通过先定位后分类的递进式处理，减少背景干扰对分类任务的影响。此外，引入自适应学习率调整机制，结合验证集早停策略，进一步提升模型收敛效率与泛化性能。