基于深度学习的鱼类识别与检测的算法研究

鱼类分类识别在渔业资源研究、鱼类知识的科学推广、水产养殖加工、稀有物种保护等领域具有广泛的应用前景。针对大菱鲆、黄鳍鲷、金钱鱼、鲻鱼这四种鱼类,利用PyTorch框架为基础,通过ResNet50网络模型,用不同的算法对其进行分类识别,不断对模型进行优化,对四种鱼类训练学习,通过测试其准确率达到96%以上。同时用PyQt5开发了GUI可视化界面,通过界面图片的选择和预测功能按钮的操作,测试结果实际类别与预测类别一致,用DSOD框架做了水下目标实时跟踪检测,提高了对小目标的检测率,同时保持了模型的检测速度,检测结果达到期望。