YOLO-PINE: A Lightweight Pineapple Object Detection Method Based on an Improved YOLO11n
Rattachement africain : cn, gb. Niveau de preuve : code pays fourni par la source.
Le résumé fourni par la source
Pineapple detection in complex field environments faces significant challenges, including severe background interference, frequent occlusion by sword leaves, and difficulties in identifying dense fruits, which demand an optimal balance between detection accuracy and computational efficiency for practical deployment on resource-constrained edge devices. We propose YOLO-PINE, a lightweight detection model based on an improved YOLO11n architecture incorporating three key modules: the Channel Grouping semi-convolution module (CGHalfConv) for efficient shallow feature extraction, the Circular Attention mechanism (CA) for global context modeling in the frequency domain, and the Spatial Attention Multi-scale Convolution module (SAMC) for enhanced multi-scale feature fusion. The model was trained and evaluated on a self-constructed pineapple dataset. YOLO-PINE achieved a precision of 97.2%, a recall of 92.6%, mAP@50 of 95.9%, and mAP@50–95 of 70.1%, with only 5.0 GFLOPs and 2.1 M parameters, representing a 21.9% reduction in computational load and a 16.0% decrease in parameters compared to YOLO11n. YOLO-PINE achieves a competitive balance between detection accuracy and efficiency, offering a viable visual perception solution for automated pineapple harvesting on edge devices.
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
- YOLO-PINE: A Lightweight Pineapple Object Detection Method Based on an Improved YOLO11n
- Date Crossref
- 20/07/2026
- Éditeur
- MDPI AG
- Type
- journal-article
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.
Où se fait cette recherche
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Guizhou University State Key Laboratory of Green Pesticides pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
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Heilongjiang Bayi Agricultural University pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
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University of Liverpool pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
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College of Engineering pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
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School of Computer Science pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
State Key Laboratory of Green Pesticides — Guizhou University, Heilongjiang Bayi Agricultural University et University of Liverpool, avec 2 autres affiliations.
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