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本发明提供一种基于深度学习的鱼类计数方法、装置、设备和介质,方法包括:采集鱼类图像;将鱼类图像进行标注,建立鱼类图像数据集,将该数据集划分为训练集和测试集;搭建改进的FasterRCNN模型,该模型改进了三个部分,使用ResNet50+FPN网络提取并融合多尺度的特征,基于训练集使用K‑means聚类算法获取适合鱼类数据集的anchors,使用Soft‑NMS算法对候选框进行筛选;采用训练集训练改进的FasterRCNN模型,之后采用测试集测试,达到设定要求后,保存模型;通过保存的模型对鱼类
(19)中华人民共和国国家知识产权局
(12)发明专利申请
(10)申请公布号 CN 114359199 A
(43)申请公布日 2022.04.15
(21)申请号 202111623734.1 G06V 10/44 (2022.01)
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