面向农业机器人作物行分割的边缘可部署轻量感知网络
提出仅1.31万参数的轻量作物行分割网络，适配田间机器人边缘部署。
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#作物行识别
CropRowSeg: A Lightweight Model for Seedling Crop Row Image Segmentation Combining Multi-scale CNN and Transformer（融合多尺度 CNN 与 Transformer 的苗期作物行图像轻量化分割模型）
提出轻量级作物行分割模型CropRowSeg，并设计中心线引导的条带标注方法。
From frame-wise detection to instance-level tracking: robust crop row perception for autonomous paddy field navigation
提出从逐帧检测到实例级跟踪的作物行感知方法，用于水稻田自主导航。