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YOLO-o1:A Multi-factor Detection Model for Pitaya Based on YOLOv11n
本論文では、CBAM、Focal Loss、Label Smoothing、およびDIoU lossを統合することで、農業におけるリアルタイムアプリケーション向けに、ピタヤの病害検出、成熟度分類、および果実サイズの推定を高精度に同時に実現する、YOLOv11nに基づく強化されたマルチファクター検出モデルであるYOLO-o1を提案する。
原論文は CC BY 4.0 (https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/) でライセンスされています。 これは以下の論文のAI生成解説です。著者が執筆または承認したものではありません。技術的な正確性については原論文を参照してください。 免責事項の全文を読む
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