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摘要
目前鱼类种类繁多，人工识别面临着劳动力老年化和短缺的挑战，为解决人工识别存在的问题，采用一种轻量级卷积神经网络MobileNetV2，在30种鱼类数据集的基础上，对神经网络进行迁移学习，得到paddle分类模型，利用模型转换工具，得到可以在K210模块上运行的模型。实验结果表明，该系统可以以较高的准确率完成鱼类的识别，实时性较好，功耗低。
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目前鱼类种类繁多，人工识别面临着劳动力老年化和短缺的挑战，为解决人工识别存在的问题，采用一种轻量级卷积神经网络MobileNetV2，在30种鱼类数据集的基础上，对神经网络进行迁移学习，得到paddle分类模型，利用模型转换工具，得到可以在K210模块上运行的模型。实验结果表明，该系统可以以较高的准确率完成鱼类的识别，实时性较好，功耗低。
