基于循环残差注意力的群养生猪实例分割

• 作者: 刘坤 孟珂 杨华 杨怀卿 胡志伟
• 来源期刊: 华南农业大学学报
• 学科: 农学
• 关键词: 循环残差注意力 实例分割 图像处理 Mask R-CNN Cascade mask R-CNN
• 年，卷（期）: 2020,（6）
• 所属期刊栏目: 研究论文
• 页码范围: 169-178
• 页数: 10页
• 分类号: S828
• 语种: 中文
• DOI: 10.7671/j.issn.1001-411X.202006013

摘要

[目的]在群养环境下,实现生猪粘连、杂物遮挡等不同条件下生猪个体的高精度分割.[方法]对真实养殖场景下的8栏日龄20～105 d共45头群养生猪进行研究,以移动相机拍摄图像为数据源,并执行改变亮度、加入高斯噪声等数据增强操作获取标注图片3834张.探究基于2个骨干网络ResNet50、ResNet101与2个任务网络Mask R-CNN、Cascade mask R-CNN交叉结合的多种模型,并将循环残差注意力(RRA)思想引入2个任务网络模型中,在不显著增加计算量的前提下提升模型特征提取能力、提高分割精度.[结果]选用Mask R-CNN-ResNet50比Cascade mask R-CNN-ResNet50在AP0.5、AP0.75、AP0.5-0.95和AP0.5-0.95-large指标上分别提升4.3％、3.5％、2.2％和2.2％;加入不同数量的RRA模块以探究其对各个任务模型预测性能影响,试验表明加入2个RRA模块后对各个任务模型的提升效果最为明显.[结论]加入2个RRA模块的Mask R-CNN-ResNet50模型可以更精确、有效地对不同场景群养生猪进行分割,为后续生猪身份识别与行为分析提供模型支撑.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	杨华		77	401	11.0	16.0
2	刘坤		2	13	1.0	2.0
3	杨怀卿		32	95	5.0	8.0
4	胡志伟		6	10	2.0	3.0
5	孟珂		1	0	0.0	0.0