轻量级卷积神经网络在奶牛体况评分中的应用

摘要

为对奶牛体况信息进行高效地实时监测以便满足商业化的需求，提出一种改进轻量级注意力机制网络模型（Shuffle-ECANet）。首先，针对8 972幅含有奶牛尾部的图像样本，通过专家对奶牛体况进行人工评分，并构建数据集；然后以轻量级ShuffleNet-v2 1×网络为基础，在特征提取过程中引入高效的通道注意力模块，强化网络对奶牛体况特征的提取能力。此外，采用H-Swish激活函数，避免神经元坏死现象；最后通过进一步精简网络结构得到Shuffle-ECANet网络模型。结果显示，Shuffle-ECANet模型针对各类别奶牛的识别准确率为97%以上，且在体况评分（body condition scoring,BCS）误差分别为0、≤0.25和≤0.5的体况评价结果中，ShuffleECANet模型均优于EfficientNet-v1、MobileNet-v3、ShuffleNet-v2 1×和ResNet34等模型，证明本研究方法的有效性。

关键词

体况评分 / ShuffleNet-v2网络 / 注意力机制 / 智慧养殖 / 轻量级 / 激活函数