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摘要
为了更加高效化、精确化的保护鸟类，针对传统的人工鸟类识别方式，本文提出利用SSD算法模型自动识别检测分类。首先，收集不同种类鸟类图片，并对图片灰度化、直方图均衡化以及归一化操作，利用labelImg-master工具制作数据集；其次，改进特征提取网络ResNet50,在其最后一个卷积层后面增加一个Dropout层和3层全连接层，用Leaky-relu激活函数取代原残差学习单元的ReLU激活函数，用改进的ResNet50替代VGG网络融入SSD模型；最后，在同样的条件下，用SSD模型、ResNet50替换VGG的SSD模型以及改进ResNet50替换VGG的SSD模型做目标检测实验，通过几个不同评估标准对比表明，改进SSD模型在鲁棒性、平均检测精度以及小目标检测性能方面都有有效改善。
- 出版日期2022
- 单位贵州大学
