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申请/专利权人：中国科学院沈阳计算技术研究所有限公司
摘要：本发明属于计算机视觉图像分类领域，具体说是一种基于改进ConvNext的大规模鱼类图像分类方法。本发明考虑了图像的局部偏置先验知识以及上下文信息，通过ConvNext纯卷积神经网络对图像的局部偏置先验知识的应用，将图像的特征图进行提取，同时通过嵌入SIMAM注意力模块的方式，将各特征图进行融合，提取上下文特征信息以进行特征融合。通过引入类平衡训练技术以及FocalLoss损失函数提升模型对长尾分布的数据集的拟合能力，缓解模型对样本量少的数据的拟合能力差的问题，进而增强模型的泛化能力。改进的模型在准确率和F1值上有了显著上升且没有增加计算负担，并且模型对样本少的鱼类数据的关注程度有一定提高，可以有效提高鱼类的分类算法模型的表现。
主权项：1.一种基于改进ConvNext的大规模鱼类图像分类方法，其特征在于，包括以下步骤：1获取水生物鱼的图像数据，并对其进行预处理；2对预处理后的图像数据进行下采样处理；3使用基于卷积神经网络的分类模型对下采样后的图像数据进行分类；4使用损失函数对优化分类模型。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 中国科学院沈阳计算技术研究所有限公司 一种基于改进ConvNext的大规模鱼类图像分类方法
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