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申请/专利权人：四川农业大学
摘要：本发明公开了一种基于YOLOV5改进的鱼类识别方法，包括以下步骤：S1.采集水下鱼类图像，对鱼类图像进行数据标注，得到鱼类识别的数据集；S2.构建基于YOLOV5改进的网络架构，得到改进的YOLOV5模型作为检测模型；S3.将构建的鱼类识别数据集输入到检测模型进行训练，得到鱼类检测模型；S4.将待检测的鱼类图像进行预处理操作，得到预处理图像；S5将预处理图像输入训练收敛后的检测模型，检测模型输出结果和结果图片，输出结果包含图像中含有哪些鱼类并且在图像中标注出鱼的类别和位置。本发明通过改进的YOLOV5网络架构进行训练，并利用训练得到的模型进行鱼类识别，具有较高的识别精度。
主权项：1.一种基于YOLOV5改进的鱼类识别方法，其特征在于：包括以下步骤：S1.采集水下鱼类图像，对鱼类图像进行数据标注，得到鱼类识别的数据集；S2.构建基于YOLOV5改进的网络架构，得到改进的YOLOV5模型作为检测模型；S3.将构建的鱼类识别数据集输入到检测模型进行训练，得到鱼类检测模型；S4.将待检测的鱼类图像进行预处理操作，得到预处理图像；S5将预处理图像输入训练收敛后的检测模型，检测模型输出结果和结果图片，输出结果包含图像中含有哪些鱼类并且在图像中标注出鱼的类别和位置。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 四川农业大学 一种基于YOLOV5改进的鱼类识别方法
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