Review of: "Comparing YOLOv8 and Mask RCNN for object segmentation in complex orchard environments"
Rattachement africain : Égypte. Niveau de preuve : code pays fourni par la source.
Le résumé fourni par la source
Potential competing interests: No potential competing interests to declare.The paper, entitled "Comparing YOLOv8 and Mask RCNN for object segmentation in complex orchard environments", compares the one-stage YOLOv8 and the two-stage Mask R-CNN machine learning models for instance segmentation under varying orchard conditions across two datasets.In this paper: The work is very interesting, but there exist some comments that should be taken into consideration:1. Presentation of the different sections at the beginning of the paper is missing.2. Future prospects of the proposed approach should be discussed.
Ce résumé expose les affirmations des auteurs. BNTIC ne l’interprète pas comme une validation indépendante des résultats.
Le contrôle bibliographique ouvert
DOI retrouvé dans Crossref DOI retrouvé ; titre concordant.
- Titre Crossref
- Review of: "Comparing YOLOv8 and Mask RCNN for object segmentation in complex orchard environments"
- Date Crossref
- 26/01/2024
- Éditeur
- Qeios Ltd
- Type
- peer-review
Ce recoupement confirme des métadonnées liées au DOI. Il ne confirme ni la méthode ni les conclusions de l’étude, et il ne compte pas comme une seconde source scientifique indépendante.
Les institutions déclarées
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