基于多尺度残差视觉信息融合的牧场牛只数量估计方法

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摘 要： 由于牧场牛只分布不均以及尺度变化大，传统的目标计数算法在畜牧领域计数精度不高，且用于研究的牛只数据集较少。针对这些问题创建了一个用于牛只密度估计的数据集，并提出了一种基于多尺度残差视觉信息融合的牧场牛只数量估计方法。该方法利用多个并列且空洞率不同的空洞卷积提取牛只目标的多尺度特征，并将残差结构与小空洞率卷积相结合，设计出更适合牛只活体计数的深度神经网络，从而缓解了由空洞卷积带来的网格效应的影响，同时能更好地适应牛只的多尺度变化。（剩余10907字）

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