ERG-Mask: An edge–region collaborative instance segmentation model for greenhouse table-grape clusters
提出ERG-Mask模型，用于温室鲜食葡萄串的实例分割，提升边缘与区域协同精度。
园艺作物
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Adapting SAM3 for 3D fruit counting with cross-view contrastive learning and Hough voting
将SAM3适配到3D水果计数，结合跨视图对比学习和Hough投票，提升密集遮挡下的检测与定位。
DINOv3 meets YOLO26 for enhanced crop-weed detection toward precision vegetable weeding
结合DINOv3与YOLO26提升蔬菜田间作物与杂草检测精度，助力精准除草。
A Feature Enhancement Framework for Joint Mango Fruit and Stem Detection in Complex Orchard Environments (复杂果园环境中芒果果实与果柄联合检测的特征增强框架)
MDPI Agriculture 2026, 16(17), 1888, 2026年8月31日发表,作者来自华南农业大学工程学院和农业装备技术国家重点实验室。研究提出MangoNET,基于YOLOv11n的芒果果实与果柄联合检测框架,适用于复杂果园环境。P2高分辨率检测头保留小目标的精细空间信息,SPPF-ELAN聚合局部和上下文特征用于部分可见对象,SENet在光照变化下重新校准通道响应,WIoU v3调节具有不同定位质量的边界框样本。数据集包含1782张台农和金煌芒果原始图像,仅对训练集应用数据增强,将训练集大小从1172张增加到2886张图像。MangoNET果实和果柄F1分数分别为0.920和0.916,mAP50和mAP50-95值为0.941和0.690。
FSA-GhostNet:面向部署导向型作物生长监测的频域-空间自适应轻量化网络
针对温室图像光照变化与遮挡难题,内蒙古农业大学团队构建黄瓜生长数据集 CGD 并提出轻量化骨干 FSA-GhostNet(参数2.07M,RTX 3060 上 13.96 ms/张);在 CGD 上生长阶段分类准确率 98.22%、播后天数回归 MAE 0.93 天、R² 0.9962,ImageNet-100 上准确率 78.98%,为温室智慧农业边缘部署提供算力-精度均衡方案。