基于計(jì)算機(jī)視覺(jué)的魚(yú)類(lèi)低氧脅迫行為檢測(cè)與跟蹤算法
農(nóng)業(yè)機(jī)械學(xué)報(bào)
頁(yè)數(shù): 8 2023-08-01
摘要: 為了能準(zhǔn)確檢測(cè)、跟蹤加州鱸魚(yú)因水中溶解氧含量低產(chǎn)生的脅迫行為,本文構(gòu)建了一種改進(jìn)的YOLO v5與DeepSORT組合網(wǎng)絡(luò)算法。在算法方面提出2個(gè)改進(jìn)方案:在原YOLO v5的Backbone和Neck中分別加入2個(gè)基于移位窗口的自注意力Swin Transformer模塊,提升了網(wǎng)絡(luò)對(duì)目標(biāo)特征信息的提取能力,以此提升原模型的檢測(cè)效果;采用Warmup和Cosine Annea...