YOLO-o1:A Multi-factor Detection Model for Pitaya Based on YOLOv11n
Dit artikel presenteert YOLO-o1, een verbeterd multi-factor detectiemodel gebaseerd op YOLOv11n dat CBAM, Focal Loss, Label Smoothing en DIoU loss integreert om simultaan een hoge nauwkeurigheid te bereiken bij de detectie van ziekten aan de stengel, rijpheidsclassificatie en schatting van de vruchtgrootte van drakenfruit voor real-time agrarische toepassingen.
Oorspronkelijk artikel gelicentieerd onder CC BY 4.0 (https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/). Dit is een AI-gegenereerde uitleg van het onderstaande artikel. Het is niet geschreven of goedgekeurd door de auteurs. Raadpleeg het oorspronkelijke artikel voor technische nauwkeurigheid. Lees de volledige disclaimer
Verdrinkt u in papers in uw vakgebied?
Ontvang dagelijkse digests van de nieuwste papers die bij uw onderzoekswoorden passen — met technische samenvattingen, in uw taal.