RBSS-YOLOv8:用于高密度猪群攻击行为检测的多尺度特征增强方法

《Computers and Electronics in Agriculture》:RBSS-YOLOv8: multi-scale feature enhancement for high-density pig aggression detection

【字体: 大 中 小 】 时间:2026年05月14日 来源:Computers and Electronics in Agriculture 8.9

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  徐龙琴|胡淑音|杨静辉|车志忠|高学凯|庞慧媛|黄天友|徐志云|梁立臣|崔萌|刘双音•构建了一个关于高密度、多栏养殖环境中攻击行为的综合数据集。•提出了一种改进的对象检测框架RBSS-YOLOv8,用于检测高密度环境下的猪只攻击行为。•提出了一种基于SAHI的改进训练和推理策略,

  
徐龙琴|胡淑音|杨静辉|车志忠|高学凯|庞慧媛|黄天友|徐志云|梁立臣|崔萌|刘双音
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    构建了一个关于高密度、多栏养殖环境中攻击行为的综合数据集。
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    提出了一种改进的对象检测框架RBSS-YOLOv8,用于检测高密度环境下的猪只攻击行为。
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    提出了一种基于SAHI的改进训练和推理策略,以提高模型性能。
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    所提出的模型在两种场景下的表现均优于其他模型。
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