轻量级鱼摄食识别网络

减参数不减精度

该网络引入饱食定量标签，去除冗余图像信息，在保持高精度的同时大幅降低模型参数量和计算量，为智能投喂策略提供高效的视觉基础。

Cai, Kewei · Yuqing, Wang · Pang, Hongshuai · 刘颖

Scientific Reports 2025

参数信息

饱食分类准确率

98.1 %

参数量减少

31.4 %

计算量减少

26.2 %

mAP(B) 变化

-0.11 %

mAP(P) 变化

0.95 %

技术优势

用定量标签替代定性标签

通过饱食实验对摄食行为进行量化，使模型能直接输出饱食程度而非粗略的摄食/非摄食类别。

模型轻量化且精度几乎不降

RepSELAN和SPPSF模块使参数量减少31.4%、计算量降低26.2%，而mAP(B)仅下降0.11%，mAP(P)提升0.95%。

应用场景

• 水产养殖机器人：为水下机器人提供轻量视觉识别，实时判断鱼群饱食状态。
• 智能投饵系统：直接输出饱食程度，用于自动调整投喂量，避免过投或欠投。