LAD-RCNN：一种用于牲畜人脸检测与归一化的强力工具
计算机视觉与模式识别
2022-11-08 v2
摘要
随着标准化大规模畜禽养殖的需求和人工智能技术的发展，针对猪、牛、羊等牲畜的人脸识别研究大量开展。人脸识别包含三个子任务：人脸检测、人脸归一化和人脸辨识。大多数动物人脸识别研究集中于人脸检测和人脸辨识。动物在拍照时往往不配合，因此采集的动物人脸图像常呈任意方向。使用非标准图像可能显著降低人脸识别系统的性能。然而，目前尚无关于任意方向动物人脸图像归一化的研究。在本研究中，我们开发了一种轻量级角度检测与基于区域卷积网络（LAD-RCNN），其包含一种新的旋转角度编码方法，可在一阶段内检测动物人脸的旋转角度与位置。LAD-RCNN在单块GeForce RTX 2080 Ti GPU上的帧率为72.74 FPS（包含所有步骤）。LAD-RCNN已在多个数据集上评估，包括山羊数据集与山羊红外图像。评估结果表明，在所有测试数据集上人脸检测的AP超过95%，且检测旋转角度与真实旋转角度的偏差小于0.036（即6.48{\deg}）。这表明LAD-RCNN在牲畜人脸及其方向检测上具有优异性能，因此非常适用于牲畜人脸检测与归一化。代码见https://github.com/SheepBreedingLab-HZAU/LAD-RCNN/
引用
@article{arxiv.2210.17146,
title = {LAD-RCNN:A Powerful Tool for Livestock Face Detection and Normalization},
author = {Ling Sun and Guiqiong Liu and Xunping Jiang and Junrui Liu and Xu Wang and Han Yang and Shiping Yang},
journal= {arXiv preprint arXiv:2210.17146},
year = {2022}
}
备注
8 figures, 5 tables