基于增強型輕量深度網(wǎng)絡的牧區(qū)牲畜高效檢測

摘要： 實現(xiàn)大數(shù)據(jù)管理牲畜需要實時監(jiān)測牲畜，但對牲畜進行實時監(jiān)測容易受到目標尺寸變化大、光照、環(huán)境因素等干擾，因此檢測難度大，現(xiàn)有牲畜檢測算法存在魯棒性差等問題。提出一種基于增強型YOLOv4-tiny的目標檢測算法(E-YOLOv4-tiny)，采用多尺度特征融合的金字塔網(wǎng)絡，兼顧淺層局部細節(jié)特征與深層語義信息，解決牧區(qū)牲畜尺寸波動問題。通過改進殘差結(jié)構(gòu)，減少主干網(wǎng)絡參數(shù)量，以適應嵌...