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官方账号arXiv cs.AI@Ismail Ismail Tijjani, Sunusi Muhammad Ibrahim, Amina Ibrahim Khaleel, Lanre Olusegun Akinola, Fatima Isa Jibrin, Muhammad Bashir Aliyu, Abdullahi Abdussalam Dalhat, Abdullahi Suiudeen

一项研究在非洲尼日利亚农田采集的AgriAISeg数据集上，对比了YOLOv5、YOLOv8、YOLO11、YOLO26、Faster R-CNN和RT-DETR六种目标检测模型。数据集包含3,382张芝麻、卷心菜和番茄图像，覆盖光照变化、遮挡和视角差异等真实条件。RT-DETR表现最佳，精度达0.768，mAP@0.5:0.95为0.624；YOLOv8和YOLO11表现稳定。Faster R-CNN的mAP@0.5仅0.466，准确率明显偏低。YOLO系列模型训练效率也优于Faster R-CNN。

论文 YOLOv8 RT-DETR Faster R-CNN

推荐理由：想看真实农田里哪个检测模型靠谱？这篇用非洲实地数据测了六个模型，RT-DETR和YOLO系赢了，Faster R-CNN掉队，结论直接。

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