【摘 要】
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为了提高鱼产品加工过程中鱼鳃切口点定位的准确度,采用改进的更快的卷积神经网络特征区域(faster convolutional neural network feature region, Faster RCNN)对淡水鱼的鱼鳃部位进行检测和定位。首先,为了增强主干网络VGG16的特征提取能力,加入批归一化(batch normalization, BN)层对其进行结构优化,提高了网络识别的准确率
【机 构】
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天津理工大学电气电子工程学院,天津农学院工程技术学院
【基金项目】
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天津市科技支撑计划(17ZXYENC00080,18YFZCNC01120,15ZXZNGX00290)。
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为了提高鱼产品加工过程中鱼鳃切口点定位的准确度,采用改进的更快的卷积神经网络特征区域(faster convolutional neural network feature region, Faster RCNN)对淡水鱼的鱼鳃部位进行检测和定位。首先,为了增强主干网络VGG16的特征提取能力,加入批归一化(batch normalization, BN)层对其进行结构优化,提高了网络识别的准确率。其次,当物体处于预设的交叉阈值范围时,非最大值抑制(non-maximum suppression,
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