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基于 EfficientNet-B7 的海洋动物图像分类系统设计

基于 EfficientNet-B7 的海洋动物图像分类系统设计

2026-07-24 17:02:33   0  举报

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基于 EfficientNet-B7 的海洋动物图像分类系统设计

架构

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大纲/内容

随机采样测试样本，可视化原图 + 真实标签 + 预测标签对比结果

绘制训练 / 验证准确率、损失变化曲线

数据集处理：清洗破损图像，划分样本的训练、验证、测试集

图像标准化：统一尺寸 224×224 并归一化，适配 EfficientNet 输入

采用交叉熵损失与 Adam 优化器完成模型训练

配置分层超参

配套依赖：scikit-learn、OpenCV、Flask 网页框架、绘图与评估工具包

绘制数据集各类样本数量分布柱状图

安装python依赖库

包括 numpy、matplotlib、seaborn、pandas、PIL 图像处理库等

安装 TensorFlow/Keras 深度学习框架

生成测试集分类混淆矩阵

构建 ResNet152 同条件基线模型

数据准备与预处理

双阶段迁移训练

模型构建与迁移学习配置

数据增强加载：采用多种在线增广，搭建多分类图像生成器

开展消融对比实验

环境搭建与依赖管理

分层微调训练过程

实验可视化与结果评估分析

模型保存与迁移

查看消融实验参数对比

选择EfficientNet-B7模型进行对比搭建双层 Dropout 分类头

模型验证与消融性能测试

启用梯度检查点、早停、学习衰减、日志记录回调函数

两阶段训练并实时记录损失、Top-1 精度指标

海洋动物图像数据集

基于EfficientNet-B7的海洋动物图像分类系统设计

训练过程实时验证监控过拟合，训练结束在测试集进行评估

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