25、基于计算机视觉的公鸡繁殖性能与帕金森病检测研究

基于计算机视觉的公鸡繁殖性能与帕金森病检测研究

在现代科技的推动下，计算机视觉技术在农业和医疗领域展现出了巨大的应用潜力。本文将介绍如何利用深度卷积神经网络（Deep CNN）进行公鸡繁殖性能的筛选，以及如何通过面部特征识别实现帕金森病的视觉检测。

深度卷积神经网络在公鸡繁殖性能筛选中的应用

在公鸡繁殖性能筛选中，深度卷积神经网络发挥了重要作用。为了避免简单归一化改变层的表示，网络中插入了带有参数γ (k) 和β(k) 的变换，其表达式为：
[y^{(k)} = \gamma^{(k)}x^{(k)} + \beta^{(k)}]
其中，γ (k) 和β(k) 与原始模型参数一起学习，可对归一化值进行缩放和平移。在随机优化时，每个小批量会估计每个激活的均值和方差，以对激活x应用批量归一化变换：
[\mu_B \leftarrow \frac{1}{m}\sum_{i = 1}^{m} x_i]
[\sigma^2_B \leftarrow \frac{1}{m}\sum_{i = 1}^{m} (x_i - \mu_B)^2]
[x^{} i \leftarrow \frac{x_i - \mu_B}{\sqrt{\sigma^2_B + \epsilon}}]
[y_i \leftarrow \gamma x^{}_i + \beta \equiv BN {\gamma,\beta}(x_i)]
这里，B表示大小为m的小批量，{x1…m} 为其表示。归一化值及其线性变换分别为x^{}1…m 和y1…m，ϵ 是为数值稳定性添加到小批量方差的常数。

测试与促进因子

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