Dbca-net: un algoritmo de doble rama consciente del contexto para la segmentación y reconocimiento de rostros de ganado
Autores: Feng, Xiaopu; Zhang, Jiaying; Qi, Yongsheng; Liu, Liqiang; Li, Yongting
Idioma: Inglés
Editor: MDPI
Año: 2025
Acceso abierto
Artículo científico
Categoría
Ciencias Agrícolas y Biológicas
Subcategoría
Ciencias Agrícolas y Biológicas Generales
Palabras clave
Segmentación de caras de ganado
Reconocimiento
DBCA-Net
Representación de características detalladas
Interacciones de características locales-globales
Regiones salientes
Licencia
CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual
Consultas: 33
Citaciones: Sin citaciones
La red DBCA-Net logra un rendimiento superior, con un mIoU del 95.48% y un mDSC del 97.61% en tareas de segmentación y una precisión del 95.34% y una puntuación F1 del 93.14% en tareas de reconocimiento.
Descripción
La red DBCA-Net logra un rendimiento superior, con un mIoU del 95.48% y un mDSC del 97.61% en tareas de segmentación y una precisión del 95.34% y una puntuación F1 del 93.14% en tareas de reconocimiento.