Object Detection in Computer Vision: A Comprehensive Review of Algorithms, Datasets, and Evaluation Techniques
系统综述目标检测三十年演进,从传统方法到深度学习、Transformer与大模型。
同时包含 农业人工智能、目标检测 的农业资讯,共 36 条。
系统综述目标检测三十年演进,从传统方法到深度学习、Transformer与大模型。
提出DC-YOLO模型,用于湖羊行为检测,解决遮挡与光照变化问题。
提出轻量化检测器Cotton-Vision,用无人机影像精准识别棉花病害。
综述元启发式算法嵌入CNN流程以优化目标检测与分类的研究进展。
提出Peach-YOLO改进YOLOv8n模型,实现复杂环境下桃果实实时检测。
提出改进YOLOv8n模型SDSI-YOLO,实现鲜茶叶粘连叶簇的高精度检测。
提出HSM-YOLO算法,在群养环境下检测羊爬跨行为及被爬跨母羊,用于发情监测。
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。
用YOLOv8+EfficientNet-B0两阶段流水线识别长尾猕猴,提升玉米田驱猴系统检测精度。
研发协作感知框架,让青枣采摘机器人精准识别与定位果实。
综述YOLO模型在无人机人道排雷中检测战争爆炸残留物的应用与局限。
提出DGF-YOLOv12n-LiteP2,实现复杂牛舍场景下牛体部位高精度检测。
提出改进YOLOv8火龙果检测算法并集成六自由度采摘机器人系统,完成田间验证。
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。
提出RDA-YOLO与SAM2协同感知框架,实现青枣采摘点定位与姿态分析。
提出YOLOv8-MST轻量算法,实现双粒花生播种实时检测与计数。
提出MSO-Det多级协同优化框架,用于田间场景下鲁棒的穗部目标检测。
Orchard worker detection using spatial-context attention on 2D LiDAR data。Biosystems Engineering
用YOLOv10-N实时检测大马士革玫瑰并基于花数估算产量。
综述无人机与遥感目标检测中的对抗补丁与伪装攻击及防御,并提出几何感知分类体系。