双模态判定跛行等级
该网络通过轮廓与骨架双分支独立建模并动态融合预测置信度，比单一模态方法更能捕捉母猪步态的时空差异。
Zekai, Chen · 黄琼 · Zhang, Sumin · Tian, Xuhong · Yin, Ling
Computers and Electronics in Agriculture 2025
通过融合轮廓和骨架两种模态，更全面地捕捉步态时空特征，实现准确的跛行严重程度分类。
采用权重分配机制动态融合两个模型的预测置信度，而非简单平均，有效提升检测性能。
采用10折交叉验证，结果表明网络在测试集上达到94.2%准确率，证明方法有效性。