基于改进YOLOv8n的番茄果实检测模型
提出改进YOLOv8n番茄果实检测模型，提升采摘机器人识别精度与速度。
蔬菜
蔬菜育种、栽培、病虫害与产业
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Simultaneous Maturity Recognition and Yield Counting of Truss and Individual Tomatoes Using Improved YOLOv8-EME and Optimized ByteTrack Tracker
提出改进YOLOv8-EME与ByteTrack结合的番茄检测计数系统，可同时识别串收与单果成熟度并
A tomato maturity detection method against occlusion and variable illumination
提出一种抗遮挡和光照变化的番茄成熟度检测方法。
CD-YOLO: 基于改进YOLOv11s的田间胡萝卜苗检测方法
刘浩然、王宇、赵学观、吴华瑞、付豪、庞树杰、翟长远(北京市农林科学院智能装备技术研究中心/国家农业智能装备工程技术研究中心)针对枝叶遮挡下田间胡萝卜苗精准识别难题,提出基于改进YOLOv11s的轻量化检测方法CD-YOLO:将主干网络部分标准卷积替换为深度可分离卷积降低模型复杂度,在C3k2模块引入高效多尺度注意力机制EMA构建C3k2_EMA模块增强关键特征动态感知,采用动态检测头强化多尺度特征融合与感知,显著提升检测鲁棒性。