本研究提出了一种改进的YOLOv11织物缺陷检测模型，结合条带感知和空间金字塔池化模块，显著提升了缺陷特征提取效果，平均精度提高了0.8-13.2%。

该研究提出了一种基于YOLOv5的草莓检测模型，通过修改架构和结合空间金字塔池化，检测精度提升至80.3%。该方法在开放环境中表现优越，适用于实时草莓检测和定位。

该研究提出了一种基于YOLOv5的自定义目标检测模型，用于在户外环境中检测草莓。该模型通过修改YOLOv5s的原始架构，提供了更好的特征梯度流，并通过将空间金字塔池化与Cross Stage Partial Net相结合，提高了泛化能力。