基于EfficientNet的实时猪情绪分类算法

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该项目开发了一种基于EfficientNet的实时猪情绪分类算法，实现了简单的二分类以及复杂的17分类，在实时处理和高准确率方面表现出色。创新之处包括多特征融合机制、FTCA注意力机制应用以及焦点损失和Mixup方法。实验结果显示二分类准确率为94.77%，17分类准确率为85.12%，明显优于基线。系统能基于Web进行实时音频分析，支持多个麦克风集成并提供直观情绪可视化。未来研究方向包括算法扩展至其他动物、优化数据不平衡问题及探索无监督学习。