基于改进Mask2Former的羊群图像实例分割研究

仇 旋旋
重庆三峡学院

摘要


针对畜牧场景中羊只个体频繁交叠、背景环境干扰剧烈等导致的分割难题设计名为DM-Former的增强型实
例分割网络。该模型以Mask2Former为基础框架，通过在像素解码器层级引入多尺度空洞融合（MDFA）单元，大幅
提升对重叠目标的全局依赖建模能力；同时，结合中值增强空间通道注意力（MECS）单元，实现对牧场复杂纹理噪
声的高效抑制。实验数据表明，在自建的羊群图像数据集中，DM-Former的平均精度（AP）达到了82.69%。与现有
基准模型相比，DM-Former方法在保持分割完整度的同时，优化边缘的精细化程度，为实现精准畜牧业的个体监测
提供核心技术依据。

关键词


改进Mask2Former；实例分割；精准畜牧业；注意力机制；空洞卷积

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参考


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