#合成训练数据

系统综述植物器官级3D分割，提出数据-算法-算力三角框架并开源基准平台PSS。

Synthetic training data from a virtual light trap enables insect detection for greenhouse pest management without manual annotation。Smart Agricultural Technology

综述农业人工智能在感知、决策、执行中的应用与挑战，提出未来研究方向。

构建5类54条肉鸡叫声数据集，比较四种CNN与两种迁移学习策略的小样本识别性能。

综述果蔬采摘目标识别方法，分析数字图像、机器学习与深度学习技术，指出挑战与未来方向。

系统综述2014-2025年计算机视觉中知识引导机器学习，提出分类法并分析286篇研究。

构建百万级遥感图像伪造检测基准RSFAKE-1M，并评估现有检测器。

山东理工大学等单位李京谦、韩国涛、赵静、张帅领、谢欣妤、付姗姗、鲁力群、兰玉彬在《农业工程学报》2026年第42卷第9期发表论文。该研究提出基于改进YOLOv12n的向日葵成熟期盘腐病危害程度检测模型,首先将主干和颈部网络的C3K2模块替换为融合感受野注意力卷积(RFAConv)与坐标注意力机制(CA)的C3K2-RC模块;其次在颈部网络集成轻量级的上采样算子CARFAE;最后引入LSCSBD(lightweight shared convolutional separable batch normalization detection)检测头。试验结果表明,YOLOv12n-RCL模型的精确率、召回率、mAP0.5和mAP0.5-0.95分别达到83.4%、81.2%、84.8%和50.2%,较基准模型YOLOv12n分别提高3.8、3.2、3.4和4.0个百分点。