基于深度学习的青藏高原畜牧业多目标动物
图像检索研究
作者：更藏卓玛安见才让来源：《软件》2020年第07期
ffffffff摘要：深度学习作为机器学习的一大重要分支，近年来在图像处理与自然语言处理领域应用极为广泛，随着深度学习被应用于各行各业，越来越多复杂的问题也随之简化。本文利用深度学习中的卷积神经网络模型进行研究，采用当下较为流行的YOLO框架，设计并实现了一套实用于青藏高原畜牧业动物图像检索的系统，该系统可根据相应需求检索单目标和多目标图像，在多次实验结果反馈中正确率较高，可在一定范围内满足实际应用。
关键词：深度学习卷积神经网络图像检索系统
中图分类号：TP3914文献标识码：ADOI：103969jiss
10036970202007025
f本文著录格式：更藏卓玛，安见才让基于深度学习的青藏高原畜牧业多目标动物图像检索研究J软件，2020，41（07）：126131
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0引言
目前，在内有很多动物图像检索方面的研究，并取得了突破性的成绩。但都是在研究基于养殖场环境下的动物图像检索，而且是单目标的图像检索。在养殖场环境下光线较稳定，这有利于图像特征提取。在国内目前很少有基于青藏高原自然环境下并且是多目标的图像检索的研究，青藏高原畜牧业动物图像中动物对象的形式又是各种各样的，所以需要研究出各种状态下的动物图像检索方法具有一定的意义。
在深度学习中，卷积神经网络由于其相对简单高效地提取特征方法使得其成为了目前最常用的一项技术。深度学习模型，特别是深度卷积神经网络模型，在不同的视觉任务比如图像分类、注释、检索和目标检测方面由于其强大的表达学习能力r