TMAF-YOLO:温室番茄成熟度与缺陷果实轻量化实时检测模型
中国农业大学黄晨晓、何林然、黄文涛、张晓绚等于Sensors发表TMAF-YOLO模型——基于YOLOv8n的轻量化番茄成熟度与缺陷果实检测模型,隶属中国农业大学120周年校庆专刊。该模型以LGhostConv替换选定卷积结构减少冗余计算;引入番茄成熟度感知聚合融合模块TMAF增强检测分支的颜色、纹理和局部结构特征表示能力;使用MA-CB Focal Loss改善类别不平衡和难样本条件下的学习。实验结果显示,Precision、Recall、mAP50和mAP50-95分别达到0.889、0.873、0.954和0.776,模型仅含2.647M参数,推理速度209.030 FPS,优于YOLOv11n和YOLOv12n,同时保持实时推理性能。