基于特征金字塔注意力与深度卷积网络的多目标生猪检测

在生猪饲养环境中,猪只黏连、杂物遮挡等给生猪个体多目标检测带来很大困难。该研究以猪圈群养生猪为研究对象,以视频帧为数据源,提出一种适用于生猪形体检测的特征金字塔注意力(FeaturePyramidAttention,FPA)与Tiny-YOLO相结合的模型FPA-Tiny-YOLO。该模型将注意力信息融入到特征提取过程,在不大幅增加计算量的前提下即可提升特征提取能力、提高检测精度。对8栏日龄20～105 d的45头生猪视频截取图像进行图像处理,获得标注图片4 102张,构建了4种深度FPA模块分别加入YOLOV3与Tiny-YOLO模型中。试验表明,深度为3的FPA模块(即FPA-3)的Tiny-YOLO模型在测试集上对群养生猪多目标检测的召回率Recall、F1与平均检测精度m AP指标值最佳,分别达到86.09%、91.47%和85.85%,比未引入FPA模块的Tiny-YOLO模型均有不同程度的提高。选用不同的IOU(Intersection Over Union)和score阈值超参数值对模型预测结果均有不同程度影响;将测试集图像按照是否黏连与遮挡划分4种场景来探究该模型的鲁棒性。试验表明,加入FPA-3模块后Tiny-YOLO的Recall、F1与m AP比Tiny-YOLO分别提升6.73、4.34和7.33个百分点,说明特征金字塔注意力信息有利于精确、有效地对不同场景群养生猪进行多目标检测。研究结果可为后续开展生猪身份识别和行为分析移动端应用提供参考。     

基于改进Tiny-YOLO模型的群养生猪脸部姿态检测

生猪脸部包含丰富的生物特征信息,对其脸部姿态的检测可为生猪的个体识别和行为分析提供依据,而在生猪群养场景下,猪舍光照、猪只黏连等复杂因素给生猪脸部姿态检测带来极大挑战。该文以真实养殖场景下的群养生猪为研究对象,以视频帧数据为数据源,提出一种基于注意力机制与Tiny-YOLO相结合的检测模型DAT-YOLO。该模型将通道注意力和空间注意力信息引入特征提取过程中,高阶特征引导低阶特征进行通道注意力信息获取,低阶特征反向指引高阶特征进行空间注意力筛选,可在不显著增加参数量的前提下提升模型特征提取能力、提高检测精度。对5栏日龄20～105d的群养生猪共35头的视频抽取504张图片,共计3712个脸部框,并标注水平正脸、水平侧脸、低头正脸、低头侧脸、抬头正脸和抬头侧脸6类姿态,构建训练集,另取420张图片共计2 106个脸部框作为测试集。试验表明,DAT-YOLO模型在测试集上对群养生猪的水平正脸、水平侧脸、低头正脸、低头侧脸、抬头正脸和抬头侧脸6类姿态预测的AP值分别达到85.54%、79.30%、89.61%、76.12%、79.37%和84.35%,其6类总体m AP值比Tiny-YOLO模型、仅引入通道注意力的CAT-YOLO模型以及仅引入空间注意力的SAT-YOLO模型分别提高8.39%、4.66%和2.95%。为进一步验证注意力在其余模型上的迁移性能,在同等试验条件下,以YOLOV3为基础模型分别引入两类注意力信息构建相应注意力子模型,试验表明,基于Tiny-YOLO的子模型与加入相同模块的YOLOV3子模型相比,总体m AP指标提升0.46%～1.92%。Tiny-YOLO和YOLOV3系列模型在加入注意力信息后检测性能均有不同幅度提升,表明注意力机制有利于精确、有效地对群养生猪不同类别脸部姿态进行检测,可为后续生猪个体识别和行为分析提供参考。