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Multi-Head Attention Feature Fusion: Combining CNN and Transformer for Cattle Recognition
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内容提要
本研究提出了一种新方法——多头注意力特征融合（MHAFF），结合卷积神经网络与Transformer的优势，牛只识别准确率分别达到99.88%和99.52%。
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关键要点
- 本研究提出了一种新方法——多头注意力特征融合（MHAFF）。
- MHAFF结合了卷积神经网络（CNN）和Transformer的优势。
- 该方法能够有效捕捉长程依赖性，保持特征原始性。
- 实验结果显示，MHAFF在两个公开牛只数据集中，准确率分别达到99.88%和99.52%。
- MHAFF优于传统的特征融合方法及现有牛只识别技术。
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