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改进YOLOv5s后的轻量化猪只姿态识别方法
中国农业大学水利与土木工程学院;
农业农村部设施农业工程重点实验室;
北京市畜禽健康养殖环境工程技术研究中心;
大牧人机械(胶州)有限公司;
山东佳乐家农牧科技有限公司
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葛绍娟
冀横溢
詹宇
李修松
郑炜超
王涛
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针对目前猪只姿态识别精度低、模型复杂性高、检测速度慢等问题,提出一种轻量化猪只姿态识别方法。该方法将基于性能感知的全局通道剪枝算法应用于YOLOv5s模型,识别并剔除原模型中冗余或对性能贡献较小的连接,并对剪枝后的模型进行调参补偿优化。结果表明:剪枝...
机 构:
中国农业大学水利与土木工程学院;
农业农村部设施农业工程重点实验室;
北京市畜禽健康养殖环境工程技术研究中心;
大牧人机械(胶州)有限公司;
山东佳乐家农牧科技有限公司;
领 域:
畜牧与动物医学;
计算机软件及计算机应用;
自动化技术;
关键词:
猪;
姿态行为识别;
深度学习;
通道剪枝;
格 式:
PDF原版;EPUB自适应版
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中国农业大学学报
2025年05期
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