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基于深度学习VGG网络模型的海洋单细胞藻类识别算法

来源 :大连海洋大学学报 | 被引量 : 0次 | 上传用户：wangyujing07

【摘 要】

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为更好地对海洋中单细胞藻类进行有效识别,本研究提出了基于改进式VGG16网络模型的单细胞藻类识别算法—AlgaeNet,在传统VGG网络模型基础上,通过减少卷积核数量,并添加BatchNormalization层进行神经网络模型加速。结果表明:在相同试验条件下,本研究中提出的AlgaeNet算法在训练过程中的损失值收敛速度及对测试集样本(卵形小球藻Chlorella ovalis与小等刺硅鞭藻Di

【作 者】

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王羽徵 程远 毕海 于秋玉 刘丹 

【机 构】

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大连海洋大学信息工程学院,近海（大连）生态发展有限公司,智慧视通大连研究院

【出 处】

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大连海洋大学学报

【发表日期】

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2021年02期

【关键词】

：

卵形小球藻 小等刺硅鞭藻 VGG 深度学习 识别 

【基金项目】

：

辽宁省自然科学基金(20180550573),辽宁省博士科研启动基金(2019-BS-031),辽宁省教育厅科研项目(JL201918)。

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为更好地对海洋中单细胞藻类进行有效识别,本研究提出了基于改进式VGG16网络模型的单细胞藻类识别算法—AlgaeNet,在传统VGG网络模型基础上,通过减少卷积核数量,并添加BatchNormalization层进行神经网络模型加速。结果表明:在相同试验条件下,本研究中提出的AlgaeNet算法在训练过程中的损失值收敛速度及对测试集样本(卵形小球藻Chlorella ovalis与小等刺硅鞭藻Dictyocha fibula Ehrenberg)的预测准确率上升速度较传统VGG、AlexNet网络模

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