牛姿态估计网络

单模型完成全过程

自底向上范式只需一个网络即可同时定位多头牛的关节关键点,无需额外检测器。

Qingcheng, Fan · Sicong, Liu · 李书琴 · 赵春江

Computers and Electronics in Agriculture 2023

参数信息

平均精度
93.2
参数量
14.01 M
FLOPs
9.83 G
数据集图像数
2432
数据集实例数
3101

技术优势

单模型完成全过程

自底向上范式无需单独的检测器,一个网络即可同时检测多头牛并定位其关键点。

参数和计算量大幅降低

参数量 14.01 M,FLOPs 9.83 G,远少于 HigherHRNet、DEKR 和 HRViT,便于部署在资源受限的牧场设备上。

复杂环境下精度高

在包含复杂背景和遮挡的 NWAFU-Cattle 数据集上,姿态估计 AP 达到 93.2,能够准确提取特征并同时定位多头牛的关节关键点。

应用场景