全球尺度下的海洋魚類圖像智能分類研究進(jìn)展

摘要： 在全球尺度上了解魚類物種組成、豐度及時(shí)空分布等，將有助于其生物多樣保護(hù)。水下圖像采集是獲取魚類物種多樣性數(shù)據(jù)的主要調(diào)查手段之一，但圖像信息分析工作耗時(shí)耗力。2015年以來，海洋魚類圖像數(shù)據(jù)集更新和深度學(xué)習(xí)模型算法優(yōu)化等方面取得了一系列進(jìn)展，但細(xì)粒度分類表現(xiàn)仍顯不足，研究成果的生產(chǎn)實(shí)踐應(yīng)用相對(duì)薄弱。因此，該文首先分析海洋相關(guān)行業(yè)對(duì)魚類自動(dòng)化圖像分類的需求，然后綜合介紹魚類圖像數(shù)據(jù)... （共12頁）