一种基于深度学习的鱼种类识别方法
公开
摘要
本发明公开了一种基于深度学习的鱼种类识别方法，包括以下步骤：S1、数据集的收集制作，制作鱼数据集；S2、模型设计与训练，模型的设计包括图像识别和目标检测；S3、模型的剪枝和量化，对神经元的重要性进行排序，对重要性低的部分进行剪枝；S4、模型部署，图像识别采用pytorch‑android添加依赖的方法进行部署，目标检测采用NCNN的部署方式。本发明采用上述基于深度学习的鱼种类识别方法，能够解决现有的鱼类销售方式效率低的问题。
基本信息
专利标题 ：
一种基于深度学习的鱼种类识别方法
专利标题（英）：
暂无
公开（公告）号 ：
CN114580568A
申请号 ：
CN202210301709.X
公开（公告）日 ：
2022-06-03
申请日 ：
2022-03-24
授权号 ：
暂无
授权日 ：
暂无
发明人 ：
刘永桂王新童
申请人 ：
华南理工大学
申请人地址 ：
广东省广州市天河区五山路381号
代理机构 ：
北京圣州专利代理事务所(普通合伙)
代理人 ：
王宇航
优先权 ：
CN202210301709.X
主分类号 ：
G06K9/62
IPC分类号 ：
G06K9/62 G06N3/04 G06N3/08 G06V10/764 G06V10/82
IPC结构图谱
G
G部——物理
G06
计算；推算或计数
G06K
数据识别；数据表示；记录载体；记录载体的处理
G06K9/00
用于阅读或识别印刷或书写字符或者用于识别图形，例如，指纹的方法或装置
G06K9/62
应用电子设备进行识别的方法或装置
法律状态
2022-06-03 ：
公开
注：本法律状态信息仅供参考，即时准确的法律状态信息须到国家知识产权局办理专利登记簿副本。
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