【摘 要】
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为实现对乌龟常见病症的快速检测,以便及时对患病乌龟进行治疗,防止病情加重或传染蔓延,减少乌龟养殖所需要的人力监督,降低养殖过程因监督不当所造成的乌龟因病死亡带来的损
【机 构】
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四川农业大学信息工程学院/四川省农业信息工程重点实验室
【基金项目】
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科技部国家重点研发计划项目(2018YFD0501005);四川省教育厅青年基金项目(18ZB0467);四川农业大学国家级创新训练项目(201910626048)
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为实现对乌龟常见病症的快速检测,以便及时对患病乌龟进行治疗,防止病情加重或传染蔓延,减少乌龟养殖所需要的人力监督,降低养殖过程因监督不当所造成的乌龟因病死亡带来的损失。结合深度神经网络,采用可分卷积代替传统卷积方式,精简SSD300目标检测框架以及特征提取网络结构,以retina_net中提出的Focal Loss作为损失函数训练目标检测模型,并且针对乌龟常见状态的目标尺寸,利用聚类算法k-means得出适合乌龟病症识别的默认框纵横比,使预测框的回归更加精确,最终利用非极大值抑制去除重叠率较大的预测框,得
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