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融合注意力模块和ResNet50模型的驴脸识别方法
1
作者
潘雨龙
沈延锋
+3 位作者
王广超
张亚群
徐宗鹏
于家峰
《黑龙江畜牧兽医》
北大核心
2025年第4期125-130,共6页
为了解决在驴规模化养殖过程中驴只个体识别时传统的耳标和无线射频识别(radio frequency identification,RFID)技术存在的易脱标、应激反应等问题,本研究将注意力模块(convolutional block attention module,CBAM)和ResNet50模型相融合...
为了解决在驴规模化养殖过程中驴只个体识别时传统的耳标和无线射频识别(radio frequency identification,RFID)技术存在的易脱标、应激反应等问题,本研究将注意力模块(convolutional block attention module,CBAM)和ResNet50模型相融合,建立一种驴脸识别方法。首先随机选取23头驴(品种包括乌头驴和三粉驴)进行视频拍摄,提取每张图像的驴脸区域后通过数据增强方式构建了一个包含23000张图像的驴脸数据集;然后通过精简ResNet50模型并在分类网络之前引入CBAM,构建了CBAM-ResNet50模型;最后以混淆矩阵为模型识别性能的评价指标,计算准确率、召回率和参数量,并与ResNet50模型和Swin Transformer(以下简称Swin)-T模型进行比较,评估CBAM-ResNet50模型的识别性能。结果表明:CBAM-ResNet50模型的准确率和召回率最高,分别为94.05%和93.09%;参数量最低,仅为7.05×10^(6)。与ResNet50模型比较,CBAM-ResNet50模型的准确率和召回率分别提升了0.86,0.39百分点,参数量降低了72.42%;与Swin-T模型比较,CBAM-ResNet50模型的优势更为明显,准确率和召回率分别提升了22.97,22.22百分点,参数量降低了75.06%。说明相对于其他两种模型,CBAM-ResNet50模型对于驴脸识别具有更优的效果。
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关键词
驴脸识别
注意力模块
ResNet50模型
Swin
Transformer模型
智慧养殖
原文传递
地形三维可视化研究
被引量：
2
2
作者
琚丽君
《安徽农学通报》
2007年第12期187-188,共2页
本文介绍了地形三维可视化的原理、数据基础以及关键技术。
关键词
地形三维可视化
原理
数据基础
关键技术
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职称材料
题名
融合注意力模块和ResNet50模型的驴脸识别方法
1
作者
潘雨龙
沈延锋
王广超
张亚群
徐宗鹏
于家峰
机构
吉林化工学院信息与控制工程学院
德州学院(中俄)农业食品科学与技术山东省高校国际合作联合实验室
出处
《黑龙江畜牧兽医》
北大核心
2025年第4期125-130,共6页
基金
山东省重点研发计划项目(2023LZGCQY020)。
文摘
为了解决在驴规模化养殖过程中驴只个体识别时传统的耳标和无线射频识别(radio frequency identification,RFID)技术存在的易脱标、应激反应等问题,本研究将注意力模块(convolutional block attention module,CBAM)和ResNet50模型相融合,建立一种驴脸识别方法。首先随机选取23头驴(品种包括乌头驴和三粉驴)进行视频拍摄,提取每张图像的驴脸区域后通过数据增强方式构建了一个包含23000张图像的驴脸数据集;然后通过精简ResNet50模型并在分类网络之前引入CBAM,构建了CBAM-ResNet50模型;最后以混淆矩阵为模型识别性能的评价指标,计算准确率、召回率和参数量,并与ResNet50模型和Swin Transformer(以下简称Swin)-T模型进行比较,评估CBAM-ResNet50模型的识别性能。结果表明:CBAM-ResNet50模型的准确率和召回率最高,分别为94.05%和93.09%;参数量最低,仅为7.05×10^(6)。与ResNet50模型比较,CBAM-ResNet50模型的准确率和召回率分别提升了0.86,0.39百分点,参数量降低了72.42%;与Swin-T模型比较,CBAM-ResNet50模型的优势更为明显,准确率和召回率分别提升了22.97,22.22百分点,参数量降低了75.06%。说明相对于其他两种模型,CBAM-ResNet50模型对于驴脸识别具有更优的效果。
关键词
驴脸识别
注意力模块
ResNet50模型
Swin
Transformer模型
智慧养殖
Keywords
donkey face recognition
attention module
ResNet50 model
Swin Transformer model
intelligent farming
分类号
S391.41 [农业科学—农艺学]
原文传递
题名
地形三维可视化研究
被引量：
2
2
作者
琚丽君
机构
郑州测绘学校
出处
《安徽农学通报》
2007年第12期187-188,共2页
文摘
本文介绍了地形三维可视化的原理、数据基础以及关键技术。
关键词
地形三维可视化
原理
数据基础
关键技术
分类号
S391.41 [农业科学—农艺学]
在线阅读
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
融合注意力模块和ResNet50模型的驴脸识别方法
潘雨龙
沈延锋
王广超
张亚群
徐宗鹏
于家峰
《黑龙江畜牧兽医》
北大核心
2025
0
原文传递
2
地形三维可视化研究
琚丽君
《安徽农学通报》
2007
2
在线阅读
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