基于知识蒸馏的散养鸡轻量化检测模型：在复杂养殖环境中的优化与应用

《Artificial Intelligence in Agriculture》：A lightweight model based on knowledge distillation for free-range chickens detection in complex commercial farming environments

本研究针对复杂商业养殖环境下散养鸡侧视成像检测面临的背景干扰、遮挡及计算资源受限等挑战，提出了一种基于YOLOv8n和知识蒸馏的轻量化检测模型LCD-YOLOv8n-KD。通过引入DualConv、CCFF、PCC2f和SAHead模块优化网络结构，并结合响应蒸馏与特征蒸馏策略，在参数量减少47.84%、计算量降低41.46%的同时，在四个测试集上AP50分别达到95.9%、90.2%、82.7%和69.3%，显著提升了轻量化模型的检测精度与泛化能力，为边缘设备部署提供了高效解决方案。

　　

在现代化畜禽养殖业中，散养鸡因其符合动物福利标准而备受青睐，但传统的养殖监测方式正面临着巨大挑战。想象一下，在广阔的散养场地中，鸡群自由活动于树木、灌木丛等复杂背景下，光线随着天气阴晴变幻莫测，鸡只之间相互遮挡更是家常便饭。这种高度动态复杂的环境，让传统的计算机视觉检测算法难以招架。更棘手的是，实际养殖场往往只能配备计算资源有限的边缘设备，如何实现高精度、实时的鸡群监测，成为制约智能化养殖发展的关键瓶颈。

当前，虽然基于深度学习的目标检测技术已在农业领域取得一定进展，但轻量化模型在精度和泛化能力上仍难以兼顾。特别是在散养鸡检测场景中，既要应对复杂背景干扰和多尺度目标变化，又要满足边缘设备的低功耗需求，这对模型设计提出了极高要求。正是为了解决这一矛盾，清华大学深圳国际研究生院的研究团队在《Artificial Intelligence in Agriculture》上发表了最新研究成果，提出了一种基于知识蒸馏的轻量化散养鸡检测模型。

研究团队首先构建了包含6000张图像、162864个标注目标的丰富数据集，覆盖两个商业养殖场的14个不同场景，确保数据多样性。技术方法上，团队以YOLOv8n为基础框架，通过四种创新模块进行轻量化改造：DualConv模块采用双路径卷积设计降低计算复杂度；CCFF（Cross-Scale Feature Fusion）模块实现多尺度特征融合；PCC2f模块利用部分卷积减少冗余计算；SAHead（Self-Attention Head）模块引入自注意力机制增强全局特征提取。在此基础上，采用知识蒸馏技术，以团队自主研发的大规模模型EMSC-DETR作为教师网络，通过响应蒸馏和特征蒸馏策略提升学生网络性能。

4.1 轻量化模型消融实验

通过逐模块添加的消融实验发现，完整模型在Test3和Test4上的AP₅₀分别达到80.8%和66.5%，较基准YOLOv8n提升2.02%和6.91%，而参数量和计算量分别降低47.84%和41.46%。SAHead模块在处理大尺度目标和复杂遮挡场景时表现出显著优势。

4.2 不同轻量化策略对比

与五种主流轻量化骨干网络对比表明，LCD-YOLOv8n在参数量（1.57M）和计算量（4.8 GFLOPs）最优的前提下，在Test3和Test4上的检测精度显著优于其他策略。DualConv模块在组数G=2时达到最佳平衡，CCFF策略在跨场景适应性上表现突出。

4.3 不同蒸馏策略实验

十三种蒸馏组合中，"响应蒸馏+颈部特征蒸馏+MGD（Masked Generative Distillation）损失"组合效果最佳，在Test2-Test4上AP₅₀分别提升至90.2%、82.7%和69.3%。MGD损失通过特征掩码机制有效提升学生网络的特征学习能力。

4.4 蒸馏时机影响

实验发现从训练初始阶段（第1轮）开始蒸馏效果最佳，早期引导有助于学生网络在有限参数空间内快速建立优化特征表示。

4.5 与先进轻量化模型对比

LCD-YOLOv8n-KD在参数量（1.57M）和计算量（4.8 GFLOPs）最小化的前提下，在四个测试集上的综合性能超越YOLOv5n至YOLOv12n等11个对比模型，特别是在Test3和Test4上的AP₅₀分别达到82.7%和69.3%，显著优于第二名模型。

研究还发现，与剪枝压缩模型相比，LCD-YOLOv8n-KD在保持相近模型大小的同时，在跨场景测试中表现出更好的鲁棒性。不过，模型在小目标检测精度上仍有提升空间，特别是在AP₉₅指标上存在一定妥协，这为未来优化指明了方向。

该研究的创新之处在于，首次将知识蒸馏系统应用于散养鸡检测场景，通过轻量化架构设计与蒸馏策略的协同优化，实现了检测精度与计算效率的最佳平衡。研究成果不仅为畜禽养殖智能化提供了可靠的技术方案，也为其他农业视觉检测任务的轻量化模型设计提供了重要参考。随着边缘计算设备的普及，这种高效、精准的检测模型有望在现代化牧场中发挥重要作用，推动精准畜牧业的快速发展。