Deep learning framework for bovine iris segmentation

Heemoon Yoon; Mira Park; Hayoung Lee; Jisoon An; 이태현; 이상희

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저자정보: Heemoon Yoon (School of Information Communication and Technology, University of Tasmania) Mira Park (School of Information Communication and Technology, University of Tasmania) Hayoung Lee (College of Animal Life Sciences, Kangwon National University) Jisoon An (College of Animal Life Sciences, Kangwon National University) 이태현 (강원대학교) 이상희 (강원대학교 동물생명과학대학)

저널정보: 한국축산학회(구 한국동물자원과학회) 한국축산학회지 Journal of Animal Science and Technology Vol.66 No.1

발행연도: 2024.1

수록면: 167 - 177 (11page)

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Iris segmentation is an initial step for identifying the biometrics of animals when establishing a traceability system for livestock. In this study, we propose a deep learning framework for pixel-wise segmentation of bovine iris with a minimized use of annotation labels utilizing the BovineAAEyes80 public dataset. The proposed image segmentation framework encompasses data collection, data preparation, data augmentation selection, training of 15 deep neural network (DNN) models with varying encoder backbones and segmentation decoder DNNs, and evaluation of the models using multiple metrics and graphical segmentation results. This framework aims to provide comprehensive and in-depth information on each model’s training and testing outcomes to optimize bovine iris segmentation performance. In the experiment, U-Net with a VGG16 backbone was identified as the optimal combination of encoder and decoder models for the dataset, achieving an accuracy and dice coefficient score of 99.50% and 98.35%, respectively. Notably, the selected model accurately segmented even corrupted images without proper annotation data. This study contributes to the advancement of iris segmentation and the establishment of a reliable DNN training framework.

#Cow #Deep learning #Identification #Iris #Segmentation

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