A Method for Abnormal Behavior Recognition in Aquaculture Fields Using Deep Learning
Notice bibliographique
Résumé
The fish industry is an important source of income for island countries. Fish is a main source of animal-based protein. Marine fishing is gradually being replaced by marine farming (or aquaculture) due to declining wild fish populations and water pollution. However, fish farming is costly job with high requirements for labor, electricity, water, and feed. The use of deep learning to perform intelligent surveillance in aquaculture fields, reducing the need for human resources and implementing real-time monitoring, has been proposed. In this article, we propose a novel deep residual network (ResNeXt$3 \times 1 \mathrm{D}$) for abnormal behavior recognition in aquaculture fields. The proposed ResNeXt$3 \times 1 D$convolutional network is mainly based on an$R(2+1) D$convolutional network and modified to obtain better performance. Experimental results showed that the proposed ResNeXt$3 \times 1 D$exhibited good performance for abnormal behavior recognition in aquaculture fields. Specifically, the accuracy obtained using the proposed ResNeXt$3 \times 1 \mathrm{D}$for abnormal behavior recognition in aquaculture fields was approximately$95.3 \%$.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».