돼지 행동 인식 위한 MMBs_TransNeXt 딥러닝 모델 개발

정밀 축산에서 돼지 행동 인식의 중요성이 증가함에 따라, Shanxi Agricultural University 연구팀이 새로운 딥러닝 아키텍처 MMBs_TransNeXt를 개발했다. 이 모델은 다단계 적응적 특징 융합(MAFF), 다규모 세부 융합 컨볼루션(MDFC), 양향조절 특징 융합(BMFF)을 활용하여 기존 방법의 한계를 극복한다. 실제 돼지 행동 데이터셋에서 95.77%의 정확도를 달성하여 CNN 및 Transformer 기반 기존 모델을 크게 능가했다. 이 연구는 현대 정밀 돼지 축산에서의 지능적 시각 모니터링과 복지 평가에 기술적 기반을 제공한다.