采用改进RetinaNet的笼养肉鸽繁育期个体检测模型

实现繁育期精准个体检测是提高集约养殖环境下肉鸽繁育效率和精准管控效果的有效手段，其中小目标鸽蛋及粘连乳鸽的精准检测是关键。该研究提出了一种基于改进RetinaNet的目标检测模型，以RetinaNet网络为基础框架，将ResNet50特征提取网络与特征金字塔网络（Feature Pyramid Networks，FPN）结合，增加特征金字塔网络中特征检测尺度，提升对图像中遮挡鸽蛋与粘连乳鸽的检测精度；在分类和回归子网络前引入卷积注意力模块（Convolutional Block Attention Module，CBAM），提升对小目标检测的精度。试验结果表明，该研究提出的模型对于笼养肉鸽个体检测的平均精度均值（mean Average Precision，mAP）达到80.89%，相比SSD、YOLOv3、YOLOv4、YOLOv5s、YOLOv5m和原始RetinaNet模型提高了18.66、29.15、19.92、21.69、18.99与15.45个百分点；对成鸽、乳鸽与鸽蛋检测的平均精度（Average Precision，AP）分别为95.88%，79.51%和67.29%，相对原始RetinaNet模型提高了2.16、21.74和22.48个百分点，在保证成鸽精准检测的基础上，显著提升了对复杂环境下存在局部遮挡的小目标鸽蛋以及粘连乳鸽的检测精度，为实现集约化养殖环境下肉鸽繁育周期个体检测和精准管控提供有效支持。