基于改進FairMOT模型的多類別蠶繭跟蹤算法

摘要： 為獲取蠶繭智能分選過程中動態(tài)群體蠶繭連續(xù)時間的種類及其坐標(biāo)位置信息，文中提出了一種基于改進FairMOT模型的多類別蠶繭跟蹤算法。首先，按類別數(shù)擴展預(yù)測頭的輸出維度，并構(gòu)建多類別損失函數(shù)，分別實現(xiàn)對上車繭、黃斑繭和爛繭的跟蹤；其次，將原始FairMOT模型中的特征提取網(wǎng)絡(luò)更改為HarDNet網(wǎng)絡(luò)，并引入注意力機制，優(yōu)化蠶繭融合特征；最后，將特征權(quán)重同時輸入檢測和重識別分支進行聯(lián)...