用于牛虹膜分割的新型深度学习框架
图像与视频处理
2022-12-23 v1 计算机视觉与模式识别
机器学习
摘要
虹膜分割是识别动物生物特征以建立牲畜可追溯系统的初始步骤。在本研究中，我们利用 BovineAAEyes80 公开数据集，提出了一种以最少标注标签使用实现像素级分割的新型深度学习框架。实验中，选用带 VGG16 主干的 U-Net 作为编码器与解码器模型的最佳组合，取得了 99.50% 的准确率和 98.35% 的 Dice 系数得分。值得注意的是，所选模型即便在没有恰当标注数据的情况下也能准确分割受损图像。本研究有助于虹膜分割的发展以及可靠 DNNs 训练框架的构建。
引用
@article{arxiv.2212.11439,
title = {Novel Deep Learning Framework For Bovine Iris Segmentation},
author = {Heemoon Yoon and Mira Park and Sang-Hee Lee},
journal= {arXiv preprint arXiv:2212.11439},
year = {2022}
}
备注
5 pages, 4 figures, 3 tables