الأبحاث المرتبطة بالكلمة المفتاحية: BiFPN
-
نموذج محسّن YOLOv8n للكشف عن الآفات والأمراض في حقول الباك تشوي An improved YOLOv8n model for in-field detection of pests and diseases in pakchoi
2026 | المؤلف: Yi Zhu وآخرون | المجلة: Frontiers in Plant Science | المجال: علوم النبات (Plant Science)تقدم الدراسة نموذجاً محسناً للكشف عن الأجسام خفيف الوزن، YOLOv8n-DBW، يهدف إلى تحسين الكشف عن الآفات والأمراض في الباك تشوي (Brassica chinensis L.). يتضمن النموذج ثلاث تعديلات مهمة على إطار YOLOv8n الأصلي: (1) إدخال وحدة C2f-PE في الشبكة الأساسية، والتي تجمع بين الالتفاف الجزئي (PConv) وآلية الانتباه المتعدد المقاييس الفعالة (EMA) لتعزيز استخراج الميزات ودمج…
-
DPD-YOLO: خوارزمية الكشف عن هدف ثمرة الأناناس الكثيفة في البيئات المعقدة بناءً على YOLOv8 المدمج مع آلية الانتباه DPD-YOLO: dense pineapple fruit target detection algorithm in complex environments based on YOLOv8 combined with attention mechanism
2026 | المؤلف: Cong Lin وآخرون | المجلة: Frontiers in Plant Science | المجال: علوم النبات (Plant Science)تقدم البحث خوارزمية جديدة لاكتشاف الأهداف، DPD-YOLO (الكشف عن الأناناس الكثيف، انظر مرة واحدة فقط)، مصممة خصيصًا لتعزيز اكتشاف الأناناس في الصور الجوية الملتقطة بواسطة الطائرات بدون طيار. تعالج هذه الخوارزمية تحديات كبيرة مثل الحجب الناتج عن تيجان أوراق الأناناس والخلفيات المعقدة التي تعيق أداء طرق الاكتشاف الحالية. تعتمد DPD-YOLO على إطار عمل YOLOv8 من…
-
الكشف عن الأهداف الصغيرة في رؤية الطائرات بدون طيار بناءً على تحسين خوارزمية YOLOv8 Small target detection in UAV view based on improved YOLOv8 algorithm
2026 | المؤلف: Xiaoli Zhang وآخرون | المجلة: Scientific Reports | المجال: الرؤية الحاسوبية والتعرف على الأنماط (Computer Vision and Pattern Recognition)تتناول البحث التحديات المتعلقة بالكشف عن الأهداف الصغيرة باستخدام الطائرات بدون طيار، والتي تشمل قضايا تتعلق بأحجام الصور الصغيرة، وتوزيعات الأهداف الكثيفة، وتوزيعات الفئات غير المتساوية، بالإضافة إلى القيود المتعلقة بالأجهزة التي تحد من تعقيد وحجم النموذج. لتعزيز دقة الكشف، يقترح المؤلفون طريقة محسنة للكشف عن الأهداف الصغيرة تعتمد على خوارزمية YOLOv8، وتحديداً نموذج YOLOv8n.…