Flaw-yolov5s: un algoritmo ligero de detección de defectos en la superficie de papas basado en fusión de características a múltiples escalas
Autores: Wu, Haitao; Zhu, Ranhui; Wang, Hengren; Wang, Xiangyou; Huang, Jie; Liu, Shuwei
Idioma: Inglés
Editor: MDPI
Año: 2025
Acceso abierto
Artículo científico
2025
Flaw-yolov5s: un algoritmo ligero de detección de defectos en la superficie de papas basado en fusión de características a múltiples escalas
Categoría
Ciencias Agrícolas y Biológicas
Subcategoría
Agronomía y Ciencia de los Cultivos
Palabras clave
Detección de defectos en la superficie de papas
Algoritmo ligero
Flaw-YOLOv5s
Carga computacional
Parámetros del modelo
Licencia
CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual
Consultas: 30
Citaciones: Sin citaciones
La detección precisa y rápida de defectos en la superficie de las papas es crucial para avanzar en la clasificación inteligente de papas. Para elevar la precisión de detección, así como para reducir la carga computacional del modelo, este artículo propone un algoritmo ligero Flaw-YOLOv5s para la detección de defectos en la superficie de las papas.
Descripción
La detección precisa y rápida de defectos en la superficie de las papas es crucial para avanzar en la clasificación inteligente de papas. Para elevar la precisión de detección, así como para reducir la carga computacional del modelo, este artículo propone un algoritmo ligero Flaw-YOLOv5s para la detección de defectos en la superficie de las papas.