【摘 要】
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针对马品种登记中对马匹护照自动标记马匹外貌特征的需求，提出一种基于Mask R-CNN的马匹四肢别征的提取方法，对马匹四肢上别征进行精确检测和分割，并在马匹外貌特征图示中进行自动标记。利用新疆马业协会提供的马匹图像、网络爬虫和实地拍摄的图像，构建马匹四肢别征数据集，在Mask R-CNN框架上对单个模型与马匹模型、四肢模型和别征模型进行对照实验，4个模型的AP值分别为83.7%、91.5%、90.
【基金项目】
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新疆维吾尔自治区重大科技专项（2017A01002-5）； 新疆维吾尔自治区研究生科研创新项目（XJ2020G161）；
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针对马品种登记中对马匹护照自动标记马匹外貌特征的需求，提出一种基于Mask R-CNN的马匹四肢别征的提取方法，对马匹四肢上别征进行精确检测和分割，并在马匹外貌特征图示中进行自动标记。利用新疆马业协会提供的马匹图像、网络爬虫和实地拍摄的图像，构建马匹四肢别征数据集，在Mask R-CNN框架上对单个模型与马匹模型、四肢模型和别征模型进行对照实验，4个模型的AP值分别为83.7%、91.5%、90.1%和89.2%。发现单个模型进行三层分割会使像素点存在歧义性，无法对马匹外貌特征进行自动标记。实验结果表明，使用3个模型联级进行检测与分割，效果显著，实现了马匹四肢别征的自动标记。
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