PIPNet EA for Robust and Explainable Crop Weed Classification Using Enhanced Prototype Evidence Aggregation
提出PIPNet-EA原型可解释框架,提升作物杂草分类在图像退化下的鲁棒性。
阅读 0
关键词 · 相关资讯与研究
沿着“PIPNet-EA”继续探索,共 0 条内容。
提出PIPNet-EA原型可解释框架,提升作物杂草分类在图像退化下的鲁棒性。
提出轻量级双路径网络DPMFNet,实现复杂农田场景下的作物病虫害高精度识别。
提出Peach-YOLO改进YOLOv8n模型,实现复杂环境下桃果实实时检测。
综述水下光学图像中的小目标检测,梳理问题、数据集、算法,并展望未来方向。
提出PB-DETR框架,实现群养生猪多行为识别,mAP达0.893。
提出轻量级WheatNet网络,实现复杂麦田麦苗检测与计数。
提出梯度增强轻量网络,用于复杂田间场景下花生叶部病害分割。
赵丽成、卢鑫羽、吴茜、任妮、周玲莉、程雅雯、胡安琦、戚超(江苏省农业科学院农业信息研究所/淮阴工学院)提出基于改进YOLOv10的轻量级串番茄成熟度目标检测模型LampCT-YOLO:在主干网络引入SegNeXt注意力机制,基于梯度的全局通道重要性方法LAMP通道剪枝显著压缩模型体积和计算复杂度。LampCT-YOLO对红熟早/中/晚期mAP分别达84.6%/89.5%/88.4%,应用LAMP通道剪枝后参数量和计算量分别减少63.07%和50.06%,推理速度提升23.1%;部署至自主研发的果蔬巡检机器人在边缘设备NVIDIA Jetson AGX Orin上达到9.1帧/s推理速度。