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首页> Sensors (Basel, Switzerland)> Class-Aware Fish Species Recognition Using Deep Learning for an Imbalanced Dataset.

Class-Aware Fish Species Recognition Using Deep Learning for an Imbalanced Dataset.

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第一作者： Simegnew Yihunie,Alaba
第一单位： Department of Electrical and Computer Engineering, James Worth Bagley College of Engineering, Mississippi State University, Starkville, MS 39762, USA.
作者： Simegnew Yihunie,Alaba [1] ; M M,Nabi [1] ; Chiranjibi,Shah [2] ; Jack,Prior [2] ; Matthew D,Campbell [3] ; Farron,Wallace [4] ; John E,Ball [1] ; Robert,Moorhead [2]
作者单位： Department of Electrical and Computer Engineering, James Worth Bagley College of Engineering, Mississippi State University, Starkville, MS 39762, USA. [1] Northern Gulf Institute, Mississippi State University, Starkville, MS 39759, USA. [2] NOAA-National Marine Fisheries Service, Southeast Fisheries Science Center, 3209 Frederic Street, Pascagoula, MS 39567, USA. [3] NOAA Fisheries, 4700 Avenue U, Galveston, TX 77551, USA. [4]
关键词 class-aware lossdeep learningfish recognitionimbalanced dataobject detectionspecies classification
医学主题词 生态系统(Ecosystem)
DOI 10.3390/s22218268
PMID 36365964
发布时间 2024-09-07
基金项目
NA16OAR4320199/This work was supported by award NA16OAR4320199 to the Northern Gulf Institute from NOAA's Office of Oceanic and Atmospheric Research, U.S. Department of Commerce.
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Sensors (Basel, Switzerland)

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2022年22卷21期

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