深度学习驱动的水下模糊鱼类识别：YOLv5在挑战中的突破

该篇论文聚焦于"基于深度学习的水下模糊环境下鱼类识别"这一主题，针对中国大陆丰富而重要的海洋资源背景下，水下鱼类识别技术的挑战与应用价值。海洋生物，特别是鱼类，不仅是食物来源，更是生态平衡的关键，因此对鱼类的实时监测和精确识别对于海洋资源管理和保护至关重要。传统方法在识别速度、准确性和鲁棒性上存在不足，尤其是在水下模糊环境中，如光线不足、背景复杂、图像质量较差等问题。 论文作者利用深度学习的强大潜力和迁移学习的优势，选择YOLov5作为基础框架，因为其在目标检测领域的优秀性能，特别是在速度和精度上的综合优势。作者首先针对水下模糊环境的特点，进行了数据采集和预处理工作，共收集了3595张同种鱼类图片，通过暗通道先验算法改善了图像清晰度和对比度，减少了标注误差。 针对YOLOv5算法在召回率和mAP（平均精度）方面的局限，论文着重研究了如何优化算法，以提升在水下模糊环境中的识别性能。具体的改进策略并未在提供的部分内容中详细阐述，可能涉及算法的结构调整、特征提取的增强、或者引入更高级的深度学习技术如注意力机制或对抗样本训练。 论文的创新之处在于提出了一种基于改进后的YOLOv5算法的水下模糊环境下鱼类识别模型，旨在解决实际应用中的识别难题。通过实验验证，这种模型在水下模糊环境中的识别效果显著，有助于提升水产养殖行业的智能化水平，推动海洋生态环境的科学管理和可持续发展。 这篇毕业设计论文深入探讨了深度学习在复杂水下环境中的鱼类识别技术，通过实践和改进现有算法，为海洋生物监测和保护提供了新的解决方案，对于我国海洋产业的智能化和生态维护具有重要意义。