HMMF-Net：轻量多模态鱼类摄食强度评估网络
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HMMF-Net：轻量多模态鱼类摄食强度评估网络
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AI 综述
2026年11月9日，arXiv Artificial Intelligence 刊出 Phi-Hung Hoang 等作者的论文，提出轻量级分层多帧多模态融合网络 HMMF-Net，用于精准评估鱼类摄食强度。该网络将早期多帧视觉编码与多轴声学建模相结合，通过分层双向信使跨模态融合（BMCF）机制实现多模态融合。在 AV-FFIA 数据集五折交叉验证的留出测试折上，HMMF-Net 达到 96.77% 准确率和 96.88% F1-score，参数量为 3.987M，计算量为 1.002 GFLOPs。上述性能数据来自该论文自述，仅对应 AV-FFIA 数据集的五折交叉验证留出测试折这一特定评测设置，尚不代表在其他数据集或实际养殖场景中的表现。
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最新进展11月9日 13:00
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报道时间线
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11月9日
- arXiv Artificial IntelligenceHMMF-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 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。
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