基于ConvNeXt和EfficientNet混合模型的猛禽疾病检测
计算机视觉与模式识别
2025-06-19 v1
摘要
猎鹰训练是一种需要严密健康监视以确保这些珍贵鸟类的健康和安全的传统，尤其是在狩猎场景中。本文提出了一种创新方法，采用ConvNeXt和EfficientNet AI模型的混合方法用于疾病分类。该研究聚焦于准确识别三种状况：正常、肝病和‘白藻菌’。用于训练和验证模型的大型数据集，强调关键性能指标，如准确率、精确率、召回率和F1分数。广泛的测试和分析表明，我们的拼接AI模型在准确检测猛禽疾病方面优于传统诊断方法和单个模型架构。该混合AI模型的成功实施标志着在精确猛禽疾病检测方面取得了重要进展，为未来在AI驱动的鸟类医疗解决方案方面的发展铺平了道路。
关键词
引用
@article{arxiv.2506.14816,
title = {A Hybrid ConvNeXt-EfficientNet AI Solution for Precise Falcon Disease Detection},
author = {Alavikunhu Panthakkan and Zubair Medammal and S M Anzar and Fatma Taher and Hussain Al-Ahmad},
journal= {arXiv preprint arXiv:2506.14816},
year = {2025}
}