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作者：罗森;葛志辉;
单位：广西大学计算机与电子信息学院;
摘要：为了在资源有限的移动设备上对猪体质量进行准确和实时估计，提出了融合注意力机制的轻量级猪体质量实时估计方法，该方法分为分割阶段和体质量估计阶段。在分割阶段，为了能更准确地获得猪躯干分割图像，提出了边缘引导的轻量级分割网络EG-YOLO。在体质量估计阶段，为了更好地融合双视角特征用于体质量估计，基于改进的轻量级MobileNeXt子网络，构建了双视角特征融合的轻量级体质量估计网络，并在自建的猪体质量估计数据集上进行实验。结果表明，体质量估计的误差仅为3.99%。
关键词：体质量估计;;边缘引导;;注意力机制;;特征融合
基金资助：国家自然科学基金项目(62371144)
