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Cumulative unsupervised multi-domain adaptation for Holstein cattle re-identification

Artificial Intelligence in Agriculture 2023年第4期10卷 46-60页

作者： Fabian Dubourvieux Guillaume Lapouge Angélique Loesch Bertrand Luvison romaric audigier UniversitéParis-Saclay CEA ListPalaiseau 91120France LITIS INSA RouenNormandie UniversitéSaint-Etienne-du-Rouvray 76801France

In dairy farming,ensuring the health of each cow and minimizing economic losses requires individual monitoring,achieved through cow Re-Identification(Re-ID).Computer vision-based Re-ID relies on visually dis-tinguishing features,such as the distinctive coat patterns of breeds like ***,annotating every cow in each farm is *** objective is to develop Re-ID methods applicable to both labeled and unlabeled farms,accommodating new individuals and diverse ***-supervised Domain Adaptation(UDA)techniques bridge this gap,transferring knowledge from labeled source domains to unlabeled target domains,but have only been mainly designed for pedestrian and vehicle Re-ID *** work introduces Cumulative Unsupervised Multi-Domain Adaptation(CUMDA)to address challenges of lim-ited identity diversity and diverse farm *** accumulates knowledge from all domains,enhanc-ing specialization in known domains and improving generalization to unseen *** contributions include a CUMDA method adapting to multiple unlabeled target domains while preserving source domain performance,along with extensive cross-dataset experiments on three cattle Re-ID *** experiments demonstrate significant enhancements in source preservation,target domain specialization,and generalization to unseen domains.

关键词： Re-identification Domain adaptation Holstein cattle Unsupervised learning Monitoring

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