多尺度异构特征协同的棉花叶片病害检测模型(Multi-Scale Heterogeneous Synergistic Model for Cotton Leaf Disease Detection)
提出MHSF-DETR棉花叶片病害检测模型,提升精度并降低参数量与计算量。
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提出MHSF-DETR棉花叶片病害检测模型,提升精度并降低参数量与计算量。
融合计算机视觉与机器学习,实现高粱病害严重度评估与产量预测。
用提示引导的视觉语言模型对野生稻米粒进行检测,并给出基于证据的推理。
原文:Automated Detection and Counting of Redbanded Stink Bugs in Soybean Using an Improved Computer Vision Model。研究使用2281张田间图像训练YOLOv8变体,加入注意力模块和自适应空间特征融合后,最佳模型精确率96.30%、召回率76.40%、F1值85.20%,mAP50为82.00%。成果可辅助大豆害虫监测,但数据集与部署环境仍限制外推。