基于遷移學習和改進ResNet34的豬個體識別方法

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摘要：豬個體識別技術(shù)可以有效提高大規(guī)模豬場的管理效率，降低飼養(yǎng)成本，減少養(yǎng)殖場的經(jīng)濟損失。真實養(yǎng)殖場景中豬個體姿態(tài)多變，樣本采集困難，且很難獲取含有全部豬臉信息的端正姿態(tài)。為實現(xiàn)真實豬舍環(huán)境下的小樣本的非接觸式豬個體的快速準確識別，提出一種基于遷移學習和改進神經(jīng)網(wǎng)絡模型的豬個體識別方法，在ResNet34網(wǎng)絡模型基礎上，優(yōu)化部分卷積層，設計新的全連接層并且引入Dropout方法，再結(jié)合遷移學習方法以及參數(shù)調(diào)優(yōu)對模型進行訓練。（剩余13715字）