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利用深度神经网络和GrabCut对海豚进行创新分类( Innovative classification of dolphins using deep neural networks and GrabCut )
V Renò G Gala P Dibari R Carlucci R Maglietta
本研究旨在开发一个基于CNN的海豚照片识别系统。从1960张海豚鳍的照片开始，每一张都标有相关的海豚名字，我们开发了一个预测模型，能够对未知的鳍进行分类。特别地，该系统由两个不同的CNN组成。第一个自动学习如何创建一个掩码来从每个原始图像中提取前景，即鳍。然后，这些掩码被用作GrabCut算法的起点，从而创建更精确的二进制掩码。最后，将得到的掩蔽图像作为第二个CNN的输入，该CNN的目的是识别未知的海豚鳍，为每个已知个体提供一个概率。
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