WoodYOLO：用于显微图像中木材种类检测的新型物体检测器
原文中文，约300字，阅读约需1分钟。发表于：。本研究针对木材种类识别中的自动化需求，提出了一种新型的物体检测算法WoodYOLO，旨在解决在高分辨率显微图像中进行细胞类型定位的挑战。通过优化YOLO架构，WoodYOLO在F2分数上分别比YOLOv10和YOLOv7提升了12.9%和6.5%的性能，显著促进了木材细胞自动化定位能力，进而有助于加强法规合规性和支持可持续森林管理。
本研究提出了一种新型物体检测算法WoodYOLO，旨在提升木材种类识别的自动化水平。该算法在高分辨率显微图像中优化了细胞定位，F2分数较YOLOv10和YOLOv7分别提高了12.9%和6.5%，有助于法规合规和可持续森林管理。
