融合注意力机制的个体猪脸识别

谢秋菊; 吴梦茹; 包军; 尹辉; 刘洪贵; 李欣; 郑萍; 刘文洋; 陈刚

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融合注意力机制的个体猪脸识别

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随着机器视觉技术的发展,猪脸识别作为猪只个体识别方法之一受到广泛关注。为了探索非接触式的猪只个体精准识别,该研究通过深度学习模型DenseNet融合CBAM(ConvolutionalBlockAttentionModule),建立改进的DenseNet-CBAM模型对猪脸进行识别。将DenseNet121模型进行精简,然后将CBAM注意力模块嵌入到精简的DenseNet121分类网络之前,以加强对关键特征的提取,实现猪脸图像的分类。以随机采集的1 195张猪脸图像作为数据集对本文模型进行测试。结果表明,DenseNet-CBAM模型对个体猪脸识别的准确率达到99.25%,模型参数量仅为DenseNet121的1/10;与ResNet50、GoogLeNet和MobileNet模型相比,DenseNet-CBAM的识别准确率分别提高了2.18、3.60和23.94个百分点。研究结果可为智能化养殖过程非接触式个体识别提供参考。

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来源
《农业工程学报》 |2022年第7期|180-188|共9页
作者
谢秋菊; 吴梦茹; 包军; 尹辉; 刘洪贵; 李欣; 郑萍; 刘文洋; 陈刚;
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作者单位

东北农业大学电气与信息学院;

东北农业大学动物科技学院;

农业农村部生猪养殖设施工程重点实验室;

朝阳市建平县畜牧技术推广总站;

朝阳市凌源市种畜场;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类模式识别与装置;
关键词
机器视觉; 图像处理; 注意力机制; 猪脸识别; DenseNet;

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