基于改进Res2Net模型的淡水鱼类图像分类研究

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摘  要：针对传统的淡水鱼类图像识别方法速度慢、需要人工提取特征等问题，提出一种基于改进Res2Net模型的淡水鱼类图像识别算法。提出的改进方案如下：首先使用CELU激活函数代替ReLu激活函数;接着将残差块与混合注意力网络相结合;最后使用三个3×3卷积核替代Res2Net模型中第一个卷积层的7×7卷积核，同时在下采样的残差连接中加入平均池化层。（剩余8488字）

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