このプロトコルは、福祉と農場管理の最適化をサポートするために、リアルタイムの牛の行動検出のために6つのYOLOモデルをベンチマークします。
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方法論記事
このプロトコルは、福祉と農場管理の最適化をサポートするために、リアルタイムの牛の行動検出のために6つのYOLOモデルをベンチマークします。
リアルタイムかつ正確な牛の行動検出は、動物福祉を改善し、家畜管理を最適化するために非常に重要です。これに対処するため、本研究では、カスタムCBVD-5データセットを用いて、5つの主要な牛の行動(立っている、横たわる、採餌する、飲む、反芻する)を認識するために、コミュニティが開発した6つの軽量YOLO(You Only Look Once)モデル(YOLOv8n、YOLOv9t、YOLOv10n、YOLOv10n、YOLOv11n、YOLOv12n、YOLOv13n)を総合的に評価した。データセットには、現実世界の監視シナリオを反映する多様な照明条件と自然の納屋環境が含まれています。すべてのモデルは、標準的なオブジェクト検出メトリック (精度、再現率、mAP@50、mAP@50-95) と、推論時間、フレーム/秒 (FPS)、モデル サイズ、トレーニング期間などの展開指向の指標を使用して評価され、精度と効率のバランスの取れた評価が提供されました。YOLOv13nは最高のmAP@50-95(0.712)を達成し、YOLOv11nは最高のmAP@50(0.967)に達し、検出精度と推論速度のトレードオフが良好で安定した収束を示しました。YOLOv10n は最速の推論速度(1.2ミリ秒/フレーム、~833 FPS)を示し、継続的な納屋監視などレイテンシーに敏感なアプリケーションに適しています。すべてのモデルは、6MB未満のコンパクトなサイズと~300FPSを超えるリアルタイムスループットを維持し、エッジ展開の実用性を確認しました。この結果は、最新のYOLOバリアントを評価するための再現性のあるベンチマークフレームワークを確立し、効率的でスケーラブルで福祉志向の家畜モニタリングシステムのモデル選択に関する洞察を提供します。
牛の行動の効率的な監視は、精密畜産に不可欠であり、福祉管理、病気の検出、運用の最適化をサポートします。非侵襲的な視覚ベースのアプローチは、その拡張性と多用途性により特に有望です。CBVD-5 (5 クラスの牛の行動ビデオ データセット) などの標準化されたデータセットは、さまざまな照明条件にわたって多様な行動注釈を提供するため、この領域1 における貴重なベンチマークとなります。ほとんどの実用的な農場環境では、カメラは比較的安定した照明で適度な高さに固定されますが、牛の遮蔽が時折検出性能に影響を与える可能性があります。家畜の行動認識は、オクルージョン、動きのばらつき、まばらなトレーニングデータなどの課題に直面し続けています。これらの課題に対処するために、これまでの研究では、センサーベースのアプローチ2、画像パターンモデリング3、およびアンサンブルディープラーニング戦略4が検討されてきました。Redmonら5によって最初に導入されたYOLO(You Only Look Once)や、そのより高度なバージョンYOLOv7 6のような物体検出フレームワークは、検出精度、レイテンシー、計算効....
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1. データセットの準備
注:この研究には新しい動物実験は含まれていません。すべてのデータは、公開されているCBVD-5データセットから取得され、元の著者によって施設の動物ケアガイドラインに従って収集および公開されました。したがって、この作業には追加の倫理的承認は必要ありませんでした。
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ここでは、CBVD-5データセットにおけるYOLOv8からYOLOv13モデルの評価結果を、多行動牛認識のための評価結果を紹介します。この分析では、検出精度、トレーニングの収束、動作の分散、およびリソースが限られた環境での展開の適合性に焦点を当てています。データセットの品質とクラスバランスは、プロトコル(70/20/10)で説明されている分割に従い、トレーニング、検証、およびテストセット全体で5つの動作すべてを一貫して表現します。 図1 は、注釈付きの牛の行動が一般的にフレーム内の中央に配置されていることを示しています。垂直方向の中心座標は、カメラアングルと納屋のレイアウトに対応するわずかに低く偏っています。ボックスの幅と高さは、高い相関関係を持つユニモーダル分布を示し、サンプル間で一様なオブジェクトスケールを示します。
図2は、YOLOv13nモデルのトレーニングダイナミクスを示しています。分類、客観性、およびローカリゼーションの損失は、391 のトレーニング .......
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提案された比較フレームワークの全体的な成功は、高品質の動作アノテーション、多様なデータ拡張、トレーニング中の安定した収束監視など、いくつかのプロトコルステップに大きく依存します。これらの要因により、モデルのパフォーマンスの違いは、データやトレーニングノイズではなく、真のアーキテクチャの変動を反映します。この研究では、CBVD-5データセットを使用して、マルチクラスの牛の行動検出のために、6つの軽量YOLOバリアント(v8nからv13n)を体系的に評価しました。モデルの中で、YOLOv11nが最も高いmAP@50(0.967)を達成し、YOLOv13nが最高のmAP@50-95(0.712)を達成しました。YOLOv10nは最速の推論時間(1.2ms)を達成し、YOLOv13nは安定した収束とコンパクトなサイズ(5.17MB)で高い検出精度を発揮しました。5つの行動カテゴリーの中で、反芻は、その微妙で反復的な顎の動きが少なく、クラスごとのmAP@50-95が最も低いため、検出の最大の課題を示しました。
この結果は、.......
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著者らは、競合する利益はないと宣言する。
この研究は、マレーシア理科大学ブリッジング助成金、プロジェクト番号:R501-LR-RND003-0000001342-0000によって資金提供されました。
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| 名前 | 会社 | カタログ番号 | コメント |
|---|---|---|---|
| 大華 DH-NVR2216-HDS3 レコーダー | 大華技術 | https://www.dahuasecurity.com/ | |
| 大華 DH-S3000C-16GT ギガビットスイッチ | 大華技術 | https://www.dahuasecurity.com/ | |
| 大華M/K監視カメラ(2.8mm / 3.6mmレンズ) | 大華技術 | https://www.dahuasecurity.com/ | |
| Google Colab Pro | ググる | https://colab.research.google.com/ | |
| Matplotlib | Matplotlibコミュニティ | https://matplotlib.org/ | |
| NVIDIA A100 GPU | NVIDIA | https://www.nvidia.com/en-us/data-center/a100/ | |
| NumPy | NumPyコミュニティ | https://numpy.org/ | |
| OpenCV | OpenCV.org | https://opencv.org/ | |
| Optuna(ハイパーパラメータ最適化) | Optuna.org | https://optuna.org/ | |
| パンダ | パンダス・コミュニティ | https://pandas.pydata.org/ | |
| PyTorch(v2.0+) | パイトーチ財団 | https://pytorch.org/ | |
| Python (v3.10) | Pythonソフトウェア財団 | https://www.python.org/ | |
| Roboflow TSLデータセット | ロボフロー | https://roboflow.com/ | |
| Ubuntu 20.04 LTS | 正規 | https://ubuntu.com/ | |
| Visual Studio Code | マイクロソフト | https://code.visualstudio.com/ | |
| YOLOv13 | ウルトラリティクス | https://github.com/ultralytics/YOLOv13 | |
| YOLOv9 | ウルトラリティクス | https://github.com/ultralytics/YOLOv9 |
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