基于非对称双分支交互神经网络的水下生物识别
Asymmetric two-branch interactive neural network for underwater image classification
江南大学 物联网工程学院, 江苏 无锡 214000
摘要
针对水底环境存在着可见度低、光照条件差、物种间特征差异不明显等问题，基于卷积神经网络，提出了一种新的非对称双分支水下生物分类模型。模型中交互分支利用不同的卷积神经网络中间层提取局部特征并通过交互模块对局部特征进行交互，增强分类模型的局部特征学习能力；卷积神经网络分支可以有效地学习到目标的全局特征，弥补交互分支中忽略的全局信息。在Fish4-Knowledge（F4K）、Eilat、RAMAS三个数据集上取得了98.9%、98.3%、97.9%的准确率，较前人方法有显著提高；视觉解释也验证了该模型可以有效地捕捉到局部特征并消除背景影响。最终显示，该模型在水下环境具有良好的分类性能。
基金项目
国家自然科学基金资助项目(61673193)
中央高校基本科研业务费专项资金资助项目(JUSRP51635B)
中国博士后科学基金资助项目(2017M621625)
江苏省自然科学基金资助项目(BK20181341)
出版信息
DOI: 10.19734/j.issn.1001-3695.2020.03.0083
出版期卷: 《计算机应用研究》 印刷出版, 2021年第38卷 第4期
所属栏目: 图形图像技术
出版页码: 1240-1244,1255
文章编号: 1001-3695(2021)04-054-1240-05
发布历史
[2021-04-05] 印刷出版
引用本文
赵力, 宋威. 基于非对称双分支交互神经网络的水下生物识别 [J]. 计算机应用研究, 2021, 38 (4): 1240-1244,1255. (Zhao Li, Song Wei. Asymmetric two-branch interactive neural network for underwater image classification [J]. Application Research of Computers, 2021, 38 (4): 1240-1244,1255. )
关于期刊
- 计算机应用研究 月刊
- Application Research of Computers
-
刊号
ISSN 1001-3695
CN 51-1196/TP
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