采用双重注意力特征金字塔网络检测群养生猪

作者：胡志伟; 杨华^*; 娄甜田

来源：农业工程学报, 2021, 37(05): 166-174.

• 图像处理
• 目标检测
• 算法
• 特征金字塔
• 通道注意力
• 空间注意力

为解决复杂环境下,猪只粘连和猪栏遮挡等因素给生猪个体多目标实例检测带来的困难,该研究以群养猪圈场景下8栏(日龄20～105 d)共计45头生猪为研究对象,以视频为数据源,采用平视视角、镜头位置不固定的数据采集方式,共获得标注图像3 834张,并将其划分为训练集2 490张、验证集480张、测试集864张。引入一种融合通道注意力(Channel Attention Unit,CAU)与空间注意力(Position Attention Unit,PAU)的双重注意力单元(Dual Attention Unit,DAU),并将DAU用于特征金字塔网络(Feature Pyramid Network,FPN)结构中,研究基于两大骨干网络ResNet50、ResNet101与4个任务网络Mask R-CNN、Cascade Mask R-CNN、MS R-CNN及HTC(Hybrid Task Cascade)交叉结合模型对群养生猪实例检测性能。结果表明:与CBAM、BAM、SCSE等注意力模块相比,HTC-R101-DAU比HTC-R101-CBAM在IOU阈值为0.5、0.75、0.5～0.95(所有目标)、0.5～0.95(大目标)条件下的4种AP(Average Precision)指标分别提升1.7%、1.7%、2.1%与1.8%;单独加入CAU与PAU以分别探究通道与空间注意力单元对任务网络检测性能影响,试验结果表明,DAU与CAU及PAU相比性能更佳,且加入特定串联数量的PAU效果优于CAU;为获取更为丰富的上下文信息,分别串联1～4个PAU单元以构建不同空间注意力模块,试验结果表明,随着串联PAU单元数量的增加,相同任务网络其预测AP指标值先增加后减小。综合分析,HTC-R101-DAU模型可更为精确、有效地对不同场景生猪进行实例检测,可为后续生猪个体深度研究奠定基础。

• 单位
  经济管理学院; 山西农业大学