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摘要：本研究通过使用机器学习和图像分类技术来精确识别鱼类的挑战。主要目的是开发一种创新的算法，该算法可以动态地识别基于可用图像的最常见（在马耳他沿海水域内）侵入性地中海鱼类。尤其包括瘘管，苏里氏菌，pomadasys incisus，siganus luridus和stephanolepis diaspros，它们被用作本研究的物种。通过使用机器学习模型和转移学习，该建议的解决方案旨在实现精确的现场物种识别。方法涉及收集和组织图像以及使用一致数据集训练模型以确保可比结果。尝试了许多型号后，发现RESNET18是最准确和最可靠的，Yolo V8紧随其后。虽然Yolo的表现相当出色，但其结果表现出较少的一致性。这些结果强调了开发算法对包括公民科学计划在内的海洋生物学研究的潜力，并通过准确的鱼类鉴定来促进环境管理工作。
Aquavision：AI驱动的海洋物种鉴定
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