基于对抗网络模型的群养猪实例分割方法

摘要

本申请是关于一种群养猪的实例分割方法。该方法采用基于修正网络和Mask Scoring R‑CNN模型形成的对抗网络模型对群养猪进行实例分割。由于修正网络采用平滑损失函数以及Mask Scoring R‑CNN模型中存在一个分割质量评分网络，本申请提供的方案，能够实现实例分割掩码损失函数的快速收敛，提高模型的分割质量，从而解决群养猪实例分割中猪只重叠和遮挡导致的猪只漏检与边缘轮廓分割粗糙问题。