一种基于深度学习的鱼类活跃程度识别模型构建方法.pdfVIP

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2023-09-30 发布于四川
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一种基于深度学习的鱼类活跃程度识别模型构建方法.pdf

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本发明公开一种基于深度学习的鱼类活跃程度识别模型构建方法，是将3D卷积分解成2D空间卷积和1D时间卷积，2D空间卷积核增大到17×17，并使用5×5卷积核进行重参数化，为模型提供了足够大的感受野和更好的聚合空间信息能力，使模型在特征提取时更加准确，进而提升识别精度，识别精度从41.75％提高到66.99％；同时减少了时空模块的数量，从而大幅度减少参数量，实现了模型轻量化。另外，在时空模块后增加了卷积前馈网络，增加了网络深度，进而提升了模型的表示能力，以达到模型增加更多非线性和跨通道信息交流的目的

(19)国家知识产权局 (12)发明专利申请 (10)申请公布号 CN 116824435 A (43)申请公布日 2023.09.29 (21)申请号 202310545150.X G06N 3/08 (2023.01) (22)申请日 2023.05.1