Yolov8-SDC: un método mejorado basado en YOLOv8n-Seg para injertar detección de características y segmentación en plántulas de portainjertos de melón
Autores: Li, Lixia; Gong, Kejian; Wang, Zhihao; Pan, Tingna; Jiang, Kai
Idioma: Inglés
Editor: MDPI
Año: 2025
Acceso abierto
Artículo científico
2025
Yolov8-SDC: un método mejorado basado en YOLOv8n-Seg para injertar detección de características y segmentación en plántulas de portainjertos de melón
Categoría
Ciencias Agrícolas y Biológicas
Subcategoría
Ciencias Agrícolas y Biológicas Generales
Palabras clave
Robots de injerto de vegetales
YOLOv8-SDC
SAConv
Módulo DWR
Mecanismo CA
Detección de objetos
Licencia
CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual
Consultas: 49
Citaciones: Sin citaciones
Para abordar el problema de detección de múltiples objetivos en el procedimiento automático de alimentación de plántulas de vegetales de robots de injerto desde dos perspectivas (vista superior y lateral), este artículo propone un modelo de segmentación de detección YOLOv8-SDC mejorado basado en YOLOv8n-seg.
Descripción
Para abordar el problema de detección de múltiples objetivos en el procedimiento automático de alimentación de plántulas de vegetales de robots de injerto desde dos perspectivas (vista superior y lateral), este artículo propone un modelo de segmentación de detección YOLOv8-SDC mejorado basado en YOLOv8n-seg.