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Multi-Scale Sheep and Goat Face Detection Network Based on Multi-Task Optimization
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OA
AI
DOI：10.3390/ani16172685.png)
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摘要
En 中文
人脸检测是个体羊和山羊识别的前提和基础。考虑到实际检测过程，羊和山羊的面部区域与躯干纹理特征相似，易受背景和其他因素干扰，同时存在面部尺度变化。选用RetinaFace作为框架，以GhostNet作为特征提取骨干网络，从而显著降低模型复杂度和计算负载。通过整合多源域自适应（MSDA）注意力机制和重参数化非局部跨尺度特征交换层4（RepNCSPELAN4），设计了一个新的特征提取单元——SRM模块，以减轻环境因素的影响并增强羊和山羊面部的细粒度特征提取。通过结合高效重参数化广义特征金字塔网络（RepGFPN）和可变核卷积（AKConv），设计了一个新的特征融合网络——A_EFPN，从而增强特征交互并提高模型的多尺度检测能力。采用优化的多任务联合损失函数保留三个面部关键点：左眼、右眼和鼻子，以减少模型回归参数的数量。实验结果表明，所提出的方法实现了96.15%的精确率、97.06%的召回率、96.60%的F1分数、98.31%的AP、2.40%的NME、2.36 G FLOPs、3.63 M参数和14.75 MB权重。该方法被证明适用于实际养殖环境中羊和山羊面部的快速准确检测，为后续羊和山羊人脸识别奠定了基础。
Keyword:
sheep and goat
face detection
RetinaFace
lightweight
feature fusion
期刊
IF:
2.7
论文数:
6.4K
被引数:
5.1W
机构
引用论文
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