基于迁移学习的群猪图像分割的方法及系统

摘要

本发明公开了一种基于迁移学习的群猪图像分割的方法及系统，该方法首先采集群猪视频数据并对视频进行截取，将截取的图片分为训练集和测试集，并对图片数据进行标注与预处理；其次搭建群养猪分割模型，该模型是基于Mask R‑CNN进行改进的分割网络模型；基于迁移学习，用已经在COCO数据集训练好的Mask R‑CNN模型作为群养猪图片分割网络的初始化，将标注好的数据作为网络输入，经过不断的训练调整，得到最终的实例分割网络模型；最后将测试集输入该实例分割网络中，输出分割结果。利用上述步骤可以完成对群猪图像的实例分割，从而实现猪个体的辨别与定位，本发明方法性能优异，能够实现群猪的实例分割，并且网络的泛化能力较好。