【摘 要】
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根据不同的放牧方式有多种畜牧业管理模式,文章通过研究和改进图像识别模型来提高畜牧业动物图像检测技术及畜牧业管理水平。选择YOLOv3-Darknet53模型作为对象进行研究和改进,通过k-means++算法重新进行聚类分析,提高YOLOv3-Darknet53模型对畜牧业动物图像目标检测的检测精度。实验表明,改进模型对畜牧业动物图像目标检测的精度达到86.179%。F特征值在yak上提高了1%,S
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根据不同的放牧方式有多种畜牧业管理模式,文章通过研究和改进图像识别模型来提高畜牧业动物图像检测技术及畜牧业管理水平。选择YOLOv3-Darknet53模型作为对象进行研究和改进,通过k-means++算法重新进行聚类分析,提高YOLOv3-Darknet53模型对畜牧业动物图像目标检测的检测精度。实验表明,改进模型对畜牧业动物图像目标检测的精度达到86.179%。F特征值在yak上提高了1%,S特征值在yak和sheep上分别提高了0.2%、1%,mAP提高了0.3%。
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