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基于自注意力机制与无锚点的仔猪姿态识别 总被引：1，自引：1，他引：0
在猪场养殖过程中,仔猪姿态识别对其健康状况和环境热舒适度监测都有着重要意义。仔猪个体较小,喜欢聚集、扎堆,且姿态随意性较大,给姿态识别带来困难。为此,该文结合Transformer网络与无锚点目标检测头,提出了一种新的仔猪姿态识别模型TransFree（Transformer + Anchor-Free）。该模型使用Swin Transformer作为基础网络,提取仔猪图像的局部和全局特征,然后经过一个特征增强模块（Feature Enhancement Module,FEM）进行多尺度特征融合并得到高分辨率的特征图,最后将融合后的特征图输入Anchor-Free检测头进行仔猪的定位和姿态识别。该文以广东佛山市某商业猪场拍摄的视频作为数据源,从12个猪栏的拍摄视频中选取9栏作为训练集,3栏作为测试集,训练集中仔猪的俯卧、侧卧和站立3类姿态总计19 929个样本,测试集中3类姿态总计5 150个样本。在测试集上,TransFree模型的仔猪姿态识别精度达到95.68%,召回率达到91.18%,F1-score达到93.38%;相较于CenterNet、Faster R-CNN和YOLOX-L目标检测网络,F1-score分别提高了2.32、4.07和2.26个百分点。该文提出的TransFree模型实现了仔猪姿态的高精度识别,为仔猪行为识别提供了技术参考。 相似文献
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