可用于智能农业中龙眼的自动识别与定位，辅助智能采摘机器人、产量预估和病虫害监测。项目采用Cascade-RCNN结合R50-SAC模型，通过多阶段训练策略解决复杂背景下的检测问题，模型mAP达92.3%，性能优于主流模型。【此简介由AI生成】
Introduction
可用于智能农业中龙眼的自动识别与定位，辅助智能采摘机器人、产量预估和病虫害监测。项目采用Cascade-RCNN结合R50-SAC模型，通过多阶段训练策略解决复杂背景下的检测问题，模型mAP达92.3%，性能优于主流模型。【此简介由AI生成】
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