Un modelo ligero para la detección de malezas basado en la red YOLOv8s mejorada en campos de maíz
Autores: Huang, Jinyong; Xia, Xu; Diao, Zhihua; Li, Xingyi; Zhao, Suna; Zhang, Jingcheng; Zhang, Baohua; Li, Guoqiang
Idioma: Inglés
Editor: MDPI
Año: 2024
Acceso abierto
Artículo científico
2024
Un modelo ligero para la detección de malezas basado en la red YOLOv8s mejorada en campos de maíz
Categoría
Ciencias Agrícolas y Biológicas
Subcategoría
Agronomía y Ciencia de los Cultivos
Palabras clave
Modelos de detección de malezas
Modelo ligero de detección de objetivos
YOLOv8s
Red de GPU de alto rendimiento Dualconv
Módulo de Agregación de Características Adaptativas
Max Pooling Global
Licencia
CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual
Consultas: 21
Citaciones: Sin citaciones
Para abordar el problema de la intensidad computacional y las dificultades de implementación asociadas con los modelos de detección de malezas, en este estudio se propuso un modelo ligero de detección de objetivos para malezas basado en YOLOv8s en campos de maíz.
Descripción
Para abordar el problema de la intensidad computacional y las dificultades de implementación asociadas con los modelos de detección de malezas, en este estudio se propuso un modelo ligero de detección de objetivos para malezas basado en YOLOv8s en campos de maíz.