Enhancing Dense-Scene Millet Appearance Quality Inspection Based on YOLO11s with Overlap-Partitioning Strategy for Procurement

Збережено в:

Бібліографічні деталі
Опубліковано в::	Agronomy vol. 15, no. 6 (2025), p. 1284
Автор:	He Leilei
Інші автори:	Ruiyang, Wei, Ding Yusong, Huang Juncai, Wei, Xin, Li, Rui, Wang, Shaojin, Fu Longsheng
Опубліковано:	MDPI AG
Предмети:	Accuracy Deep learning Image resolution Smartphones Inspection Applications programs Procurement Impurities Image detection Mobile computing Grain Automation Millet Partitioning Quality assessment Machine vision Quality control High resolution Support vector machines Rice Image quality Object recognition Real time
Онлайн доступ:	Citation/Abstract Full Text + Graphics Full Text - PDF
Теги:	Додати тег Немає тегів, Будьте першим, хто поставить тег для цього запису!

Будьте першим, хто залишить коментар!