基于全卷积网络的哺乳母猪图像分割 - 杨阿庆;薛月菊;黄华盛;黄宁;童欣欣;朱勋沐;杨晓帆;毛亮;郑婵 (农业工程学报, 2017)
猪舍场景下，光照变化、母猪体表颜色不均及与环境颜色对比度不大、母猪与仔猪的粘连等，均给目标分割带来很大的困难。该文提出了基于全卷积网络（FCN，fully convolutional networks）的哺乳母猪图像分割算法。以VGG16为基础网络，采用融合深层抽象特征与浅层细节特征并将融合的特征图上采样8倍的跳跃式结构，设计哺乳母猪分割的FCN。利用Caffe深度学习框架，以7栏伴有不同日龄仔猪的3811幅哺乳母猪训练样本进行母猪分割FCN训练，在另外21栏的523幅哺乳母猪测试集上的分割结果表明：该算法可有效避免光线变化、母猪颜色不均、小猪遮挡与粘连等影响，实现完整的哺乳母猪区域分割；分割的平均准确率达到99.28%，平均区域重合度达到95.16%，平均速度达到0.22s/幅。与深度卷积网络的SDS（simultaneous detection and segmentation）及传统的基于图论的图像分割、基于水平集的图像分割方法做了对比试验，该文分割方法平均区域重合度分别比这3种方法高出9.99、31.96和26.44个百分点，有较好的泛化性和鲁棒性，实现了猪舍场景下哺乳母猪准确、快速分割，可为猪只图像分割提供了技术参考。