检索结果-南通市图书馆

Information Processing in Agriculture 2023年第2期10卷 149-163页

作者： Yang Zhang Jun Yue Aihuan Song Shixiang Jia Zhenbo Li School of Information and Electrical Engineering Ludong UniversityYantai 264025PR China Marine Biology Institute of Shandong Province Qingdao 266104PR China School of Information and Electrical Engineering China Agricultural UniversityBeijing 100193PR China

The high similarity of shellfish images and unbalanced samples are key factors affecting the accuracy of shellfish *** study proposes a new shellfish recognition method FL_Net based on a Convolutional Neural Network(CNN).We first establish the shellfish image(SI)dataset with 68 species and 93574 images,and then propose a filter pruning and repairing model driven by an output entropy and orthogonality measurement for the recognition of shellfish with high similarity features to improve the feature expression ability of valid *** the shellfish recognition with unbalanced samples,a hybrid loss function,including regularization term and focus loss term,is employed to reduce the weight of easily classified samples by controlling the shared weight of each sample species to the total *** experimental results show that the accuracy of shell-fish recognition of the proposed method is 93.95%,13.68%higher than the benchmark network(VGG16),and the accuracy of shellfish recognition is improved by 0.46%,17.41%,17.36%,4.46%,1.67%,and 1.03%respectively compared with AlexNet,GoogLeNet,ResNet50,SN_Net,MutualNet,and ResNeSt,which are used to verify the efficiency of the proposed method.

关键词： Shellfish recognition High similarity Unbalanced samples Convolutional Neural Network filter pruning and repairing Hybrid loss function

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