基于改进的Faster R-CNN贝类识别检测

作者：冯怡然; 张馨丹; 陶学恒^*

来源：大连工业大学学报, 2022, 41(03): 208-213.

DOI：10.19670/j.cnki.dlgydxxb.2022.0311

• 贝类
• 深度学习
• Faster R-CNN
• 识别

基于Faster R-CNN的贝类识别算法，使用DenseNet代替特征提取模块，融合多层次特征数据，优化NMS算法、网络深度和合并方法。克服了贝类重叠、多种贝类和光线不足的遗漏，有效地解决了贝类分类精度低的问题。在复杂化的测试环境中，测试精度提高约4%。

• 单位
  大连工业大学