【摘 要】
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为了研究基于深度学习的多任务分类和回归问题,本文改进了Faster RCNN网络,提出了同时实现分类和回归分支的深层神经网络。以Faster R-CNN算法为基础,通过增加网络分支的方式,将分类和回归网络并入同一个网络,实现端对端的目标识别、定位和参数测量多个任务并行处理。使用整体交替训练的方式优化网络参数。基于智慧农业应用背景,利用生猪的体型特征与体重参数之间的相关性,实现了通过生猪体型图像预测
【机 构】
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哈尔滨工程大学信息与通信工程学院,哈尔滨工业大学电子与信息工程学院
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(51779050).
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为了研究基于深度学习的多任务分类和回归问题,本文改进了Faster RCNN网络,提出了同时实现分类和回归分支的深层神经网络。以Faster R-CNN算法为基础,通过增加网络分支的方式,将分类和回归网络并入同一个网络,实现端对端的目标识别、定位和参数测量多个任务并行处理。使用整体交替训练的方式优化网络参数。基于智慧农业应用背景,利用生猪的体型特征与体重参数之间的相关性,实现了通过生猪体型图像预测生猪体重参数的任务。实际场景中利用该网络完成了生猪体重参数预测,预测误差0.374%。
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