cvpr 2019 an alternative deep feature app线级关键点识别替代深度特征方法.pdf
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2019IEEE/CVFConferenceonComputerVisionandPatternRecognition(CVPR)
ternativeDeepFeatureApproachtoLineLevelKeywordSpotting
1,2111,3
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基于深度学习的生猪面部关键点检测与个体识别方法研究
一、引言
随着科技的不断进步，计算机视觉在农业生产中得到了广泛应用。本文提出了一种基于深度学习的生猪面部关键点检测与个体识别方法，以实现对生猪的高效管理和健康监测。通过捕捉生猪面部的关键特征信息，实现个体的精准识别和跟踪，从而提高生猪养殖的效率和经济效益。
二、生猪面部关键点检测
1.数据集准备
为了训练生猪面部关键点检测模型，需要准备大量的生猪面部图像数据集。这些数据集应包括不同品种、不同年龄、不同生长阶段的生猪图像，以便模型能够适应各种生长环境下的面部特征变化。
2.深度学习模型
本文采用深度卷积神经网络（CNN）进行生猪面部关键点检测。
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