牛肉是美國的主要食物來源，它提供豐富的大量營養素，例如：蛋白質、飽和脂肪酸、不飽和脂肪酸以及微量營養素，包括血紅素 鐵、鋅、硒和維生素。美國零售的牛肉中，很大一部分貼有美國農業部(USDA)品質等級標籤，例如：根據脂肪的大理石花紋和整體豐富程度評估的極佳級(Prime)、特選級(Choice) 或上選級( Select)。

圖一、美國農業部提供之大理石紋分級標準照片，圖片來源：美國農業部

幾十年來，在幾秒鐘內就能確定肉品的市場價值的這個過程一直依賴美國農業部認證的肉類分級員的人工觀察，容易受到疲勞、差異和偏見的影響。後來農業部批准用後來農業部批准用電子儀器協助肉品分級，但訓練出來的模型在A機構可以使用卻無法適用於B機構。

當部署基於深度學習的機器視覺系統進行油花預測時，通常無法取得來自新遇到的處理設施的標記影像。而在無監督領域適應中，模型完全依賴大量的未標記目標資料來學習，正好符合訴求。這篇文獻旨在透過引入領域適應深度學習方法，縮小局部模型效能與產業規模擴展性之間的差距，為肉品評級系統帶來一致性和公平性。

圖二、無監督領域自適應的工作流程與演算法

圖三、具有 USDA 分級員評分和 ResNet-50 模型預測的範例胴體影像，顯示使用 DA(domain adaptation) 可以減少預測誤差

此文獻採用卷積神經網絡 網路（CNN），包括 ResNet、VGG 和 AlexNet 架構。特別介紹並驗證了一種無監督域自適應回歸方法，使用 ResNet-50 架構可增強模型在不同環境中的泛化能力。統計分析表明， 與人類評分員相比，深度學習方法顯著降低了評分的差異性，實現了 跨設施的一致性和準確性更高。

參考文獻:
Vinson, S. (2026). Cross-facility reliable deep learning based beef marbling assessment via unsupervised domain adaptation regression (Undergraduate honors thesis). University of Arkansas, Fayetteville.

此篇資金和數據來自美國農業部農業監測中心的文獻年份為2026年，是因為該論文是阿肯色大學的學士榮譽論文，預計於2026年5月完成。雖然論文尚未正式發表，但已透過該校的學術典藏庫ScholarWorks@UARK進行開放獲取，供學術研究參考使用。