基于深度學習的海洋魚類計數(shù)與測量技術研究

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摘要：在水產養(yǎng)殖和生態(tài)監(jiān)測等領域，魚類計數(shù)和測量至關重要。然而，傳統(tǒng)的人工計數(shù)方法效率低且復雜。為了克服這些問題，文章基于深度學習方法構建了魚類計數(shù)與測量系統(tǒng)。首先，采用YOLOv5s算法搭建系統(tǒng)，并建立必要的實驗環(huán)境。然后，從真實場景中采集了多組魚類圖像，構建了一個包含大量標注魚類圖像的數(shù)據(jù)集，用于模型的訓練、驗證及預測。（剩余10170字）