25年查重低 基于ResNet50的鱼类种类识别.docx

摘要鱼类种类识别在渔业资源管理、生物多样性保护等领域具有重要意义。本文聚焦于基于 ResNet50 的鱼类种类识别研究。ResNet50 作为一种深度卷积神经网络，由于它特有的残差结构，这个模型成功地克服了在很深的神经网络中常见的梯度消失和梯度爆炸的问题，为鱼类种类识别提供了有力的技术支持。在研究过程中，首先收集了大量的鱼类图像来构建一个多样化的数据集，并对这些图像进行了预处理，以确保数据的质量。接着利用 ResNet50 网络来提取鱼类图像的特征并进行分类。通过进行多轮实验，对网络的参数进行了细致的调整和优化，以提升识别准确率。实验结果表明，基于...