El desarrollo de un modelo DE-YOLO ligero para detectar impurezas y granos de arroz rotos
Autores: Liang, Zhenwei; Xu, Xingyue; Yang, Deyong; Liu, Yanbin
Idioma: Inglés
Editor: MDPI
Año: 2025
Acceso abierto
Artículo científico
2025
El desarrollo de un modelo DE-YOLO ligero para detectar impurezas y granos de arroz rotos
Categoría
Ciencias Agrícolas y Biológicas
Subcategoría
Ciencias Agrícolas y Biológicas Generales
Palabras clave
Algoritmo de detección de impurezas en arroz
DE-YOLO
Mejora de YOLOX-s
Reconocimiento de objetivo de cultivo
Detección de impurezas en arroz
Modelo ligero
Licencia
CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual
Consultas: 27
Citaciones: Sin citaciones
Se propone un modelo de algoritmo de detección de impurezas en arroz, DE-YOLO, basado en la mejora de YOLOX-s para abordar los problemas de reconocimiento de objetivos de cultivos pequeños y la similitud de impurezas en la detección de impurezas en arroz. Este modelo logra el reconocimiento correcto, la clasificación y la detección de cultivos de arroz objetivo con colores similares en entornos complejos.
Descripción
Se propone un modelo de algoritmo de detección de impurezas en arroz, DE-YOLO, basado en la mejora de YOLOX-s para abordar los problemas de reconocimiento de objetivos de cultivos pequeños y la similitud de impurezas en la detección de impurezas en arroz. Este modelo logra el reconocimiento correcto, la clasificación y la detección de cultivos de arroz objetivo con colores similares en entornos complejos.