基于YOLOv8-DuckPluck模型的樱桃谷鸭啄羽部位轻量化检测方法研究及其在精准畜牧业中的应用

推荐：针对高密度养殖环境下家禽啄羽行为监测的实时性与准确性难题，四川农业大学团队开发了基于YOLOv8的轻量化检测模型YOLOv8-DuckPluck。通过创新性引入NeoMSM-C2f多尺度特征提取模块、DyHead动态检测头及知识蒸馏技术，模型mAP提升至90.24%，检测速度达76.3 f/s，为精准畜牧业提供了高效解决方案。

　　

在现代化家禽养殖业中，啄羽行为（Feather Pecking, FP）是困扰产业发展的重大难题。这种行为不仅会导致家禽应激反应和羽毛损伤，严重时更会造成群体性伤害甚至死亡。传统监测手段如传感器技术易受环境干扰，而现有深度学习模型又面临计算复杂度高、实时性差等瓶颈。如何实现高效精准的啄羽行为监测，成为推动精准畜牧业（Precision Animal Husbandry）发展的关键挑战。

四川农业大学的研究团队在《Poultry Science》发表的研究中，提出了一种革命性的解决方案。他们以YOLOv8_n为基线模型，通过三大技术创新构建了YOLOv8-DuckPluck模型：首先开发了NeoMSM-C2f模块增强多尺度特征提取能力；其次采用DyHead检测头实现动态自适应检测；最后通过知识蒸馏策略（Knowledge Distillation）将YOLOv8_sT模型的知识迁移至学生模型。实验数据表明，改进后模型mAP@0.5从85.51%提升至90.24%，推理速度从66.98 f/s提升至76.3 f/s，在保持轻量化特性的同时显著提升了检测性能。

关键技术方法包括：1）从四川农业大学雅安水禽育种实验基地采集樱桃谷鸭啄羽部位图像数据集，通过镜像翻转、亮度调整等数据增强手段将训练集扩展至2973张；2）设计包含多尺度注意力（MSA）和频率调制（FM）机制的NeoMSM-C2f模块；3）采用包含尺度感知（π_L）、空间感知（π_S）和任务感知（π_C）的DyHead检测头；4）应用基于二元分类蒸馏损失（BCKD）和IoU定位蒸馏的知识蒸馏策略。

研究结果方面：
NeoMSM-C2f结构消融实验显示，替换前两个C2f模块时模型性能最佳，mAP@0.5提升0.95%，FLOPs降低2.47%。
DyHead对比分析表明，动态检测头使mAP@0.5:0.95显著提升7.52%，验证了其对复杂场景的适应性。
知识蒸馏策略在Loss_ratio=1.5时达到最优平衡，学生模型mAP@0.5较基线提升1.36%。
Grad-CAM可视化证实改进模型能更精准聚焦啄羽关键区域，注意力分布较基线模型更集中。
跨模型对比显示YOLOv8-DuckPluck的mAP@0.5超越YOLOv7-tiny等对比模型3.05-8.18%，参数量仅3.56M。

这项研究的突破性在于：首次将多尺度特征学习、动态检测适配和知识蒸馏有机结合，解决了家禽养殖中微小目标、密集遮挡场景下的检测难题。模型轻量化设计（7.1MB存储占用）使其可部署于边缘计算设备，为养殖场实时监控提供了可行方案。研究者同时指出，未来可通过引入通道注意力机制增强光照鲁棒性，或采用网络剪枝进一步优化计算效率。该技术框架对畜禽异常行为监测、智能养殖系统开发具有重要参考价值，标志着计算机视觉在精准畜牧业应用中的重要突破。