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YOLO算法在动植物表型研究中应用综述
被引量：
17
1
作者
翟肇裕
张梓涵
+3 位作者
徐焕良
王海清
陈曦
杨陈敏
《农业机械学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2024年第11期1-20,共20页
动植物表型是动植物特征与性状的定量描述,表型特征的精准计算与分析是推进数字农业发展的重要基础。得益于深度学习技术的迅猛发展,以YOLO系列算法为代表的计算机视觉模型在动植物表型分析任务中展现出了优良性能和巨大潜力。以家畜类...
动植物表型是动植物特征与性状的定量描述,表型特征的精准计算与分析是推进数字农业发展的重要基础。得益于深度学习技术的迅猛发展,以YOLO系列算法为代表的计算机视觉模型在动植物表型分析任务中展现出了优良性能和巨大潜力。以家畜类、家禽类、作物类、果蔬类等动植物为对象,分别从目标检测、关键点检测、目标分割3方面概述了YOLO系列算法应用研究进展。最后指出YOLO系列算法未来发展趋势,包括轻量化架构设计、小目标精准检测、弱监督学习、复杂场景部署、大模型目标检测等。
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关键词
YOLO
动植物表型
目标检测
关键点检测
目标分割
轻量化
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职称材料
题名
YOLO算法在动植物表型研究中应用综述
被引量：
17
1
作者
翟肇裕
张梓涵
徐焕良
王海清
陈曦
杨陈敏
机构
南京农业大学人工智能学院
出处
《农业机械学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2024年第11期1-20,共20页
基金
国家自然科学基金项目(32401697)
江苏省自然科学基金项目(BK20231004)
江苏省科技计划专项资金项目(BE2023369)。
文摘
动植物表型是动植物特征与性状的定量描述,表型特征的精准计算与分析是推进数字农业发展的重要基础。得益于深度学习技术的迅猛发展,以YOLO系列算法为代表的计算机视觉模型在动植物表型分析任务中展现出了优良性能和巨大潜力。以家畜类、家禽类、作物类、果蔬类等动植物为对象,分别从目标检测、关键点检测、目标分割3方面概述了YOLO系列算法应用研究进展。最后指出YOLO系列算法未来发展趋势,包括轻量化架构设计、小目标精准检测、弱监督学习、复杂场景部署、大模型目标检测等。
关键词
YOLO
动植物表型
目标检测
关键点检测
目标分割
轻量化
Keywords
YOLO
animal and plant phenotype
object detection
key-point detection
object segmentation
lightweight
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
YOLO算法在动植物表型研究中应用综述
翟肇裕
张梓涵
徐焕良
王海清
陈曦
杨陈敏
《农业机械学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2024
17
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