BriefGPT - AI 论文速递 · 2025-04-15T00:00:00Z CFIS-YOLO: A Lightweight Multi-Scale Fusion Network for Edge-Deployable Wood Defect Detection 💡 原文英文，约100词，阅读约需1分钟。 📝 内容提要 本研究提出CFIS-YOLO模型，旨在解决木材缺陷检测中的高成本和主观性问题。该模型通过增强结构和新损失函数，提高了多尺度特征融合和小物体定位能力，在公共数据集上达到了77.5%的mAP，验证了其在资源受限环境中的有效性。 🏷️ 标签 CFIS-YOLO edge mAP network yolo 多尺度特征 小物体定位 木材缺陷 阅读原文 生成长图 分享链接 已复制链接
