Automatic Cattle Identification using YOLOv5 and Mosaic Augmentation: A Comparative Analysis

要約

You Only Look Once (YOLO) は、リアルタイムのオブジェクト検出、精度、速度で人気のある単一ステージのオブジェクト検出モデルです。
このホワイト ペーパーでは、YOLOv5 モデルを調査して、ヤード内の牛を識別します。
牛の識別に対する現在のソリューションには、無線周波数識別 (RFID) タグが含まれています。
この問題は、RFID タグを紛失または破損した場合に発生します。
生体認証ソリューションは牛を識別し、紛失または破損したタグを割り当てるか、RFID ベースのシステムを交換するのに役立ちます。
牛の銃口のパターンは、人間の指紋のような独自の生体認証ソリューションです。
このホワイト ペーパーでは、5 つの一般的なオブジェクト検出モデルの利用に関する最近の研究を紹介し、YOLOv5 のアーキテクチャを調べ、YOLOv5 モデルを使用した 8 つのバックボーンのパフォーマンスを調査し、利用可能な牛の銃口に対する実験結果による YOLOv5 のモザイク拡張の影響を紹介します。
画像。
最後に、牛の自動識別に YOLOv5 を使用することの優れた可能性について結論付けました。
私たちの実験では、平均精度 (mAP) 0.5 (IoU が 50% を超える場合の AP の平均) が 0.995、mAP 0.5:0.95 (50% から 95% の IoU までの AP の平均) で、変圧器を使用した YOLOv5 が最高のパフォーマンスを発揮したことが示されています。
5% の間隔で) 0.9366 です。
さらに、私たちの実験では、実験で使用されたすべてのバックボーンでモザイク拡張を使用することにより、モデルの精度が向上することが示されています。
さらに、部分的なマズル画像で牛を検出することもできます。

要約(オリジナル)

You Only Look Once (YOLO) is a single-stage object detection model popular for real-time object detection, accuracy, and speed. This paper investigates the YOLOv5 model to identify cattle in the yards. The current solution to cattle identification includes radio-frequency identification (RFID) tags. The problem occurs when the RFID tag is lost or damaged. A biometric solution identifies the cattle and helps to assign the lost or damaged tag or replace the RFID-based system. Muzzle patterns in cattle are unique biometric solutions like a fingerprint in humans. This paper aims to present our recent research in utilizing five popular object detection models, looking at the architecture of YOLOv5, investigating the performance of eight backbones with the YOLOv5 model, and the influence of mosaic augmentation in YOLOv5 by experimental results on the available cattle muzzle images. Finally, we concluded with the excellent potential of using YOLOv5 in automatic cattle identification. Our experiments show YOLOv5 with transformer performed best with mean Average Precision (mAP) 0.5 (the average of AP when the IoU is greater than 50%) of 0.995, and mAP 0.5:0.95 (the average of AP from 50% to 95% IoU with an interval of 5%) of 0.9366. In addition, our experiments show the increase in accuracy of the model by using mosaic augmentation in all backbones used in our experiments. Moreover, we can also detect cattle with partial muzzle images.

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