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司一种基于迁移学习的改进YOLOv8鱼类图像本发明公开了一种基于迁移学习的改进类图像数据集按照鱼的种类对应着标注上种类试集；对标准的YOLOv8模型进行改进；采用ImageNet数据集中所有鱼类图像对改进的2S200、将所述鱼类图像数据集按照鱼的种类对应着标注上种类名S400、采用ImageNet数据集中所有鱼类图像对改进的所述YOLOv8模型进行预训练,并S600、通过优化后的改进所述YOLOv8模型对所述测试集进S310、用SPD卷积模块替换骨干网络中原有的所S320、将骨干网络中的所述C2f融合模块替换为ff-1:H:s,1:W:s]；-1:W:s].3S322、通过深度可分离卷积对步骤S321生成的特征2是大小为HXWXC2的最终输出特征图；是大小为C2XC1的逐点卷积核；45S410、从所述ImageNet数据集中提取出所有包含的6[0005][0005]本发明的目的在于提供一种基于迁移学习的改进YOLOv8鱼类图像识别方法从而[0010]S300、对标准的YOLOv8模型进行改进，其内容主要包括骨干网络中的CBS卷积模[0011]S400、采用ImageNet数据集中所有鱼类图72C1；8Ydw是大小为H×W×C1的深度卷积后的特征图；2是输出特征图的通道；9[0081]本发明公开了一种基于迁移学习的改进YOLOv8鱼类图像识别方法，包括以下步改进的YOLOv8模型进行预训练,并将得到的权重参数迁移至模型中；利用训练集和验证集[0082](1)本发明提出了一种基于迁移学习的改进YOLOv8鱼类图像识别方法，相较于其[0102]S300、对标准的YOLOv8模型进行改进，其内容主要包括骨干网络中的CBS卷积模[0103]S400、采用ImageNet数据集中所有鱼类图[0104]S500、利用训练集和验证集对迁移学习后的改进YOLOv8模型进行优化参数训2C1；4C1。[0130]步骤S320中的轻量级Ghost模块的结构示意图如图4所示，具体方法包括以下步Ydw是大小为H×W×C1的深度卷积后的特征图；2是输出特征图的通道；[0179]本发明公开了一种基于迁移学习的改进YOLOv8鱼类图像识别方法，包括以下步改进的YOLOv8模型进行预训练,并将得到的权重参数迁移至模型中；利用训练集和验证集[0180](1)本发明提出了一种基于迁移学习的改进YOLOv8鱼类图像识别方法，相较于其
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