[发明专利]一种基于yolov5的鱼类检测与识别方法

权利要求书

1.一种基于yolov5的鱼类检测与识别方法，其特征在于：包括：

获取含有鱼类的若干图片，将获取的若干图片按预定比例分为训练集和验证集；

标注训练集中的图片，利用标注工具用矩形框框出图片中的鱼类，并输入鱼类种类名称；

传输标记后的图片，所述标记后的图片经过数据增强后传入主干网络，并生成标记后的图片的三个第一特征层，再将三个第一特征层分别输入neck部分，产生三个第二特征层并输入给输出端，所述第二特征层用于显示预测框，输出端根据生成的三个第二特征层给出边界框和置信度；

采用非极大值抑制方法，筛选掉重复的边界框，得出预测框，将预测框与标注工具产生框进行对比，并采用GloU损失函数计算损失，再利用损失函数做反向传播，从而调整yolov5的权重，其中GIoU损失公式如下：

A：标注框矩形；

B：预测框矩形；

C：两个框形成的图像的最小外接矩形，即同时包含了预测框和真实框的最小框的面积；

重复上述过程使yolov5逐渐收敛，并通过验证集的测试不断调整参数，以使其具有泛化能力和精度提升。

2.根据权利要求1所述的一种基于yolov5的鱼类检测与识别方法，其特征在于：所述数据增强是通过添加、略微修改的现有数据副本或从现有数据中新建的合成数据来增加数据量。

3.根据权利要求1所述的一种基于yolov5的鱼类检测与识别方法，其特征在于：将所述标记后的图片自适应缩放，以适合yolov5需要的大小。

4.根据权利要求3所述的一种基于yolov5的鱼类检测与识别方法，其特征在于：所述标记后的图片自适应缩放后数据不足，采用Mosaic方法将四张图片以随机缩放、随机裁剪、随机排布的方式进行拼接，成为一张图片，以使yolov5接收一张图片时，等于同时接受了原来4张图片的目标，进而丰富了数据集。