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基于轻量化YOLOv4的生猪目标检测算法

作  者:
余秋冬;杨明;袁红;梁坤
单  位:
天津城建大学计算机与信息工程学院;天津农学院计算机与信息工程学院
关键词:
生猪;深度学习;目标检测;轻量化
摘  要:
针对目前生猪目标检测算法模型较大,实时性差导致其难以在移动终端中应用等问题,将一种改进的轻量化YOLOv4算法用于生猪目标检测.在群养猪环境下以不同视角和不同遮挡程度拍摄生猪图像,建立生猪目标检测数据集.基于轻量化思想,在YOLOv4基础上缩减模型大小.结果表明,本研究算法的准确率和召回率分别为96.85%和91.75%,检测速度为62帧/s,相比于原模型,本研究算法在不损失精度的情况下,将模型大小压缩了80%,检测速度提高了 11帧/s.本研究算法具有轻量化,稳健性强,实时性好的优点,能够更好地实现实际猪舍环境下生猪目标的检测,并有利于嵌入移动端设备中.
译  名:
Pig object detection algorithm based on lightweight YOLOV4

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