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基于遷移學(xué)習(xí)和改進ResNet34的豬個體識別方法

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摘要:豬個體識別技術(shù)可以有效提高大規(guī)模豬場的管理效率,降低飼養(yǎng)成本,減少養(yǎng)殖場的經(jīng)濟損失。真實養(yǎng)殖場景中豬個體姿態(tài)多變,樣本采集困難,且很難獲取含有全部豬臉信息的端正姿態(tài)。為實現(xiàn)真實豬舍環(huán)境下的小樣本的非接觸式豬個體的快速準(zhǔn)確識別,提出一種基于遷移學(xué)習(xí)和改進神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的豬個體識別方法,在ResNet34網(wǎng)絡(luò)模型基礎(chǔ)上,優(yōu)化部分卷積層,設(shè)計新的全連接層并且引入Dropout方法,再結(jié)合遷移學(xué)習(xí)方法以及參數(shù)調(diào)優(yōu)對模型進行訓(xùn)練。(剩余13715字)

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