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融合注意力机制的个体猪脸识别 被引量：18
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作者 谢秋菊 吴梦茹 +6 位作者 包军 尹辉 刘洪贵 李欣 郑萍 刘文洋 陈刚 《农业工程学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2022年第7期180-188,共9页
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... 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。 展开更多
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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