YOLOv26、YOLOv11 与 YOLOv8 跨代优化：复杂果园中的细粒度小目标检测与实例分割

英文标题：Cross-Generation Optimization of YOLOv26, YOLOv11, and YOLOv8 for Fine-Grained Small-Object Detection and Instance Segmentation in Complex Orchards

该研究针对复杂果园环境中的小目标检测和实例分割问题，对 YOLOv26、YOLOv11 与 YOLOv8 进行了跨代基准比较与优化。果园场景中的绿色目标与绿色背景相似、遮挡严重，以及果实精细解剖结构所占像素有限，都会显著增加识别难度。研究聚焦于细粒度果实目标的检测和实例分割，为开发者选择及优化不同代际的 YOLO 模型提供参考。论文编号为 arXiv:2608.23636v1，发布类型为 new。

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