arXiv Artificial Intelligence· Phi-Hung Hoang, Van-Manh Tran, Nam-Thuan Trinh, Thi-Thu-Hong Phan·· 13 小时前AI 评分31
HMMF-Net：轻量级分层多帧多模态融合网络，用于精准鱼类摄食强度评估
HMMF-Net: A Lightweight Hierarchical Multi-Frame Multimodal Fusion Network for Accurate Fish Feeding Intensity Assessment
AI 导读
HMMF-Net 以轻量级分层多帧多模态融合架构实现鱼类摄食强度评估，在 AV-FFIA 数据集五折交叉验证的留出测试折上达到 96.77% 准确率和 96.88% F1-score，参数量 3.987M、计算量 1.002 GFLOPs。
推荐理由模型分析
HMMF-Net 针对边缘设备上多模态鱼类摄食强度评估的计算瓶颈，用堆叠多帧输入适配 2D EfficientNetB0 替代 3D 卷积，并以轻量 messenger token 做跨模态融合，减少密集注意力开销。在 AV-FFIA 五折交叉验证中取得 96.77% 准确率，较最佳单视觉配置误差降低 28.38%，Jetson Orin Nano 上 FP32 推理 11.54 ms/样本、模型 18.81 MB。开发者可据此比较轻量多模态融合的精度与端侧时延基线；结论限于该数据集与指定硬件，尚未涉及真实养殖场部署效果。
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