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YOLO-o1:A Multi-factor Detection Model for Pitaya Based on YOLOv11n
본 논문은 실시간 농업 애플리케이션을 위해 고정밀의 용과 줄기 질병 탐지, 성숙도 분류, 과실 크기 추정을 동시에 달성하고자 CBAM, Focal Loss, Label Smoothing 및 DIoU loss를 통합한 YOLOv11n 기반의 향상된 다요소 탐지 모델인 YOLO-o1을 제시한다.
원본 논문은 CC BY 4.0 (https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/) 라이선스로 제공됩니다. 이것은 아래 논문에 대한 AI 생성 설명입니다. 저자가 작성하거나 승인한 것이 아닙니다. 기술적 정확성을 위해서는 원본 논문을 참조하세요. 전체 면책 조항 읽기
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