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图/表 详细信息

基于改进YOLOv10的轻量级黄花菜分级检测模型
靳学萌, 梁西银, 邓鹏飞
智慧农业(中英文), DOI: 10.12133/j.smartag.SA202407022

图2 Labelme软件标注界面
本文的其它图/表
  • 图6 AKConv任意卷积核大小的初始采样坐标
  • 图7 VanillaNet和AKVanillaNet卷积层结构
  • 图8 C2f-DysnakeConv模块
  • 图9 Bottleneck-DS模块
  • 表1 YOLOv10-AD网络消融实验结果
  • 图1 部分黄花菜分级数据集图像
  • 图3 黄花菜数据集图像扩充
  • 图4 YOLOv10-AD模型
  • 图5 VanillaNet网络结构图
  • 表2 YOLOv10-AD网络与当前主流YOLO算法在黄花菜分级检测中的对比试验结果
  • 图10 YOLOv10-AD模型与主流YOLO模型对比实验各模型PR曲线
  • 表3 YOLOv10-AD模型与轻量化改进模型在黄花菜分级检测中的对比实验结果
  • 图11 不同损失函数对比实验Loss损失曲线
  • 图12 黄花菜分级检测可视化效果对比图Original annotation YOLOv10n YOLOv10-AD

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