猪快速催肥效果好的饲料添加剂

近几年深度学习相比于传统方法在图像和视觉领域展现了其强大的优越性，深度学习通过对低维特征到高维特征的提取学习，能够做到对绝大部分场景下各类任务进行检测识别[16-20]。

正是在其他领域展现了其强大的学习泛化能力，深度学习也在猪只行为检测方面得到了大量的应用。yang等基于fast r-cnn检测猪只进食行为[21]。yang等使用全卷积神经网络的方法分割母猪和仔猪，使用母猪几何特征和仔猪的动态计算乳房区域以及提取对应的空间信息，再从视频帧中提取运动强度和**指数以识别母猪母性护理行为[22]。

杨秋妹等使用卷积神经网络针对个体猪只饮水行为做出相应的研究[23]。zheng 等使用faster r-cnn来对母猪的站立、躺卧等行为做出识别[24]。深度学习在猪只的简单行为上均展现了优异的性能，但目前针对存在多头猪只状态交互的较高级的侵略性行为研究还比较少见[8]。