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Optimización Colaborativa del Recorte de Modelos y la Destilación de Conocimiento para el Reconocimiento Eficiente y Ligero de Múltiples Comportamientos en Lechones

Autores: Luo, Yizhi; Lin, Kai; Xiao, Zixuan; Chen, Yuankai; Yang, Chen; Xiao, Deqin

Idioma: Inglés

Editor: MDPI

Año: 2025

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Acceso abierto

Artículo científico
2025

Optimización Colaborativa del Recorte de Modelos y la Destilación de Conocimiento para el Reconocimiento Eficiente y Ligero de Múltiples Comportamientos en Lechones


Categoría

Ciencias Agrícolas y Biológicas

Subcategoría

Zootecnia

Palabras clave

Comportamientos de lechones
YOLOv8-Lechón
Monitoreo de salud
Gestión del bienestar animal
Poda LAMP
Destilación de conocimiento BCKD

Licencia

CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual

Consultas: 9

Citaciones: Sin citaciones


Descripción
En la cría intensiva moderna de cerdos, identificar con precisión las características del comportamiento de los lechones es una estrategia clave para mejorar el monitoreo de la salud y la gestión del bienestar animal en sistemas de cría intensiva. Este estudio propone la arquitectura ligera YOLOv8-Piglet, diseñada para reconocer con precisión ocho comportamientos típicos de los lechones. YOLOv8-Piglet integra la poda LAMP y la destilación de conocimiento BCKD para garantizar un rendimiento de reconocimiento en tiempo real mientras opera con recursos computacionales limitados. Ofrece una solución para el monitoreo preciso del comportamiento en la gestión del bienestar de los lechones y contribuye de manera efectiva a la transformación inteligente de la industria ganadera.

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