FishNet：用于鲑鱼识别的统一嵌入方法
计算机视觉与模式识别
2020-10-21 v1 机器学习
摘要
识别个体鲑鱼对水产养殖行业非常有益，因为它能够监测和分析鱼类行为与福利。对水产养殖研究者而言，识别个体鲑鱼是其研究的关键。当前的个体鲑鱼标记与追踪方法依赖于与鱼类的物理接触。该过程效率低下，并可能对鲑鱼造成身体伤害与应激。在本文中，我们提出 FishNet，其基于一种已成功用于识别人类的深度学习技术来识别鲑鱼。我们创建了一个带标签的鱼图像数据集，随后测试了 FishNet 架构的性能。我们的实验表明，该架构基于鲑鱼头部图像学习到了有用的表示。此外，我们展示了相对较小的神经网络模型即可取得良好性能：FishNet 实现了 1% 的假阳性率与 96% 的真阳性率。
引用
@article{arxiv.2010.10475,
title = {FishNet: A Unified Embedding for Salmon Recognition},
author = {Bjørn Magnus Mathisen and Kerstin Bach and Espen Meidell and Håkon Måløy and Edvard Schreiner Sjøblom},
journal= {arXiv preprint arXiv:2010.10475},
year = {2020}
}
备注
ECAI 2020