YOLO-o1:A Multi-factor Detection Model for Pitaya Based on YOLOv11n
Este artículo presenta YOLO-o1, un modelo de detección multifactorial mejorado basado en YOLOv11n que integra CBAM, Focal Loss, Label Smoothing y DIoU loss para lograr simultáneamente la detección de enfermedades del tallo con alta precisión, la clasificación de madurez y la estimación del tamaño del fruto para la pitaya en aplicaciones agrícolas en tiempo real.
Artículo original bajo licencia CC BY 4.0 (https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/). Esta es una explicación generada por IA del artículo a continuación. No ha sido escrita ni avalada por los autores. Para mayor precisión técnica, consulte el artículo original. Leer descargo de responsabilidad completo
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