【摘 要】
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体质量是评价家禽生长状况的关键指标，但家禽姿态的变化会影响体质量估测精度。本研究提出了一种SE-ResNet18+fLoss网络对平养模式下黄羽鸡姿态关键帧进行识别，融合了注意力机制SE模块和残差结构，并改进了损失函数，通过Focal Loss监督信号来解决样本不平衡问题，同时引入梯度加权类激活图对末端分类规则的合理性进行解释。利用4 295幅鸡只图像构建数据集，测试集中鸡只的站立、低头、展翅、梳
【机 构】
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浙江大学生物系统工程与食品科学学院
【基金项目】
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浙江省重点研发计划项目（2021C02026）；
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体质量是评价家禽生长状况的关键指标，但家禽姿态的变化会影响体质量估测精度。本研究提出了一种SE-ResNet18+fLoss网络对平养模式下黄羽鸡姿态关键帧进行识别，融合了注意力机制SE模块和残差结构，并改进了损失函数，通过Focal Loss监督信号来解决样本不平衡问题，同时引入梯度加权类激活图对末端分类规则的合理性进行解释。利用4 295幅鸡只图像构建数据集，测试集中鸡只的站立、低头、展翅、梳理羽毛、坐姿和遮挡6类姿态情况识别的F1值分别为94.34%、91.98%、76.92%、93.75%、100%和93.68%;黄羽鸡姿态关键帧的识别精确率为97.38%、召回率为97.22%、F1值为97.26%、识别速度为19.84 f/s,识别精度、召回率和F1值均优于ResNet18、MobileNet18 V2和SE-ResNet18网络，在提高黄羽鸡姿态关键帧识别精度的同时保证了实时性，为准确估测家禽体质量提供了技术支持。
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