Aug, 2024

基于YOLOv8模型配置对开放环境中草莓果实发育阶段实例分割的性能评估

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TL;DR本研究针对开放环境中草莓在成熟阶段的准确识别问题，评估了不同YOLOv8模型配置的性能。研究发现，YOLOv8n模型在分割精度上表现优越，平均准确率达到80.9%，且推理速度最快，为开放农业视觉识别任务提供了有效解决方案。
发现论文，激发创造
  • 基于图像分割的苹果果园水果检测与产量估计

    本文介绍了一种用于水果检测和计数的图像处理框架，使用单眼视觉系统所获得的高分辨率图像数据，包括多尺度多层感知器和卷积神经网络，结合元数据进行分割和检测，并在商业苹果园中进行了实验，得出了最佳性能。

    Oct, 2016

  • 基于改进的YOLOv5s架构的实时草莓检测在开放环境中的机器人采摘

    该研究提出了一种基于YOLOv5的自定义目标检测模型，用于在户外环境中检测草莓。修改了YOLOv5s的原始架构，通过在骨干网络中将C3模块替换为C2f模块，提供了更好的特征梯度流。通过将YOLOv5s的最终层中的空间金字塔池化快速与Cross Stage Partial Net相结合，提高了在草莓数据集上的泛化能力。验证了该方法在开放环境中检测草莓的优势，并与四个竞争检测模型进行了比较。结果表明，通过所提出的架构实现了最高80.3%的平均精度，而YOLOv3-tiny、YOLOv5s、YOLOv5s-C2f和YOLOv8s分别获得了73.4%、77.8%、79.8%和79.3%的平均精度。该模型具有快速的推理速度和适用于实时草莓检测和定位的充足网络参数。

    Aug, 2023

  • 在复杂的果园环境中比较 YOLOv8 和 Mask RCNN 进行物体分割

    该研究比较了一阶段YOLOv8和二阶段Mask R-CNN机器学习模型在不同果园条件下的实例分割性能，结果显示YOLOv8在两个数据集上都表现出较好的准确率和接近完美的召回率，推断时间也明显快于Mask R-CNN。

    Dec, 2023

  • 商业果园中基于YOLOv8和形状拟合技术的未熟青苹果检测与尺寸测量

    利用YOLOv8目标检测和实例分割算法以及3D传感器，在商业果园环境中精确测定不成熟青苹果（或称果芽）的大小，并强调了形状拟合方法和3D传感器在农业中改善果实大小估计方面的综合有效性。

    Dec, 2023

  • 基于YOLOv5的果园中精确的苹果检测与定位用于机器采摘系统

    通过使用YOLOv5模型和多样的苹果树图像数据集，我们提出了一种新颖的苹果检测和位置估计方法，实现了在复杂果园环境中准确识别苹果并提供精确位置信息的鲁棒系统，其具有约85%的苹果检测准确率，这在农业机器人领域取得了重要进展，为更高效、可持续的水果采摘实践奠定了基础。

    May, 2024

  • MetaFruit遇见Foundation模型: 利用综合的多水果数据集推进农业基础模型

    通过VFMs进行水果检测，开发了适应不同果园条件的水果检测系统，并推出了MetaFruit数据集，该数据集在农业技术和机器人收获领域创造了新的基准，以解决农业部门的紧迫需求。

    May, 2024

  • 在复杂的果园环境中，全面评估YOLOv10、YOLOv9和YOLOv8在检测和计数果实的性能

    这项研究通过在商业果园中对YOLOv8、YOLOv9和YOLOv10目标检测算法的各种配置进行广泛评估，还使用iPhone和机器视觉传感器进行了果实计数的现场验证研究，发现YOLOv9在mAP@50方面优于YOLOv10和YOLOv8，而YOLOv10x在精确度和召回率方面表现最佳。

    Jul, 2024

  • 基于YOLOv7修剪和信息追踪算法的草莓检测与计数

    使用YOLOv7变种模型进行优化修剪和信息基于跟踪算法(IBTA)提高了草莓花和果实的检测和跟踪的准确性和速度。

    Jul, 2024

  • YOLOv8模型配置在开放环境中草莓果实生长阶段实例分割的性能评估

    本研究解决了草莓成熟阶段准确识别的问题，以优化产量管理和害虫控制。通过评估YOLOv8模型配置，发现YOLOv8n模型在分割准确性和推理速度上表现最佳，mAP达到80.9%，处理速度为12.9毫秒。这一研究结果展示了先进物体分割算法在开放农业中解决复杂视觉识别任务的潜力。

    Aug, 2024

  • 基于YOLO的甜橙叶病害检测语义分割方法

    本研究解决了传统甜橙叶病害检测方法效率低且易出错的问题，通过采用YOLOv8这一先进的人工智能模型，提供了一种更为迅速和高效的检测手段。研究结果显示，YOLOv8和VIT的高准确率不仅提高了农业病害管理的有效性，还有助于减少农药使用，促进可持续农业发展。

    Sep, 2024