CRE-YOLO: Efficient Jaboticaba Tree Detection on UAV Platforms

This study focuses on the detection of Jaboticaba trees in an orchard located in Nanxiong City, Guangdong Province, utilizing UAV platforms to enhance precision agriculture practices. The primary objective is to compress the parameters of deep learning models while improving accuracy to enable their...

Ausführliche Beschreibung

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Bibliographische Detailangaben
Veröffentlicht in:	IEEE access 2025, Vol.13, p.916-924
Hauptverfasser:	Huang, Junyu, Luo, Renbo, Tan, Yuna, Wu, Zhuowen
Format:	Artikel
Sprache:	eng
Schlagworte:	Accuracy Agricultural practices attention mechanism Autonomous aerial vehicles Computational modeling Convolution Data models Feature extraction Frames per second Jaboticaba Manuals Modernization Parameter identification Platforms Semantics smart agriculture Solid modeling UAV YOLO
Online-Zugang:	Volltext
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