YOLOv1 to YOLOv10: A comprehensive review of YOLO variants and their application in the agricultural domain

这项调查研究了从YOLOv1到最先进的YOLOv10等各种YOLO变体在农业进步背景下的转型潜力。其主要目标是阐明这些尖端物体检测模型如何重新激活和优化农业的各个方面，从作物监测到畜牧管理。它旨在实现关键目标，包括确定农业中的当代挑战，详细评估YOLO的增量进展，并探索其在农业中的具体应用。这是第一次调查中包括最新的YOLOv10，为人工智能和自动化时代的精准农业和可持续农业实践提供了新的视角。此外，该调查对YOLO的性能进行了批判性分析，综合了现有研究，并预测了未来趋势。通过审查YOLO变体中包含的独特能力及其在现实世界中的应用，该调查为YOLO变体与农业之间不断发展的关系提供了有价值的见解。研究结果有助于更细致地了解精准农业和可持续农业实践的潜力，标志着先进的物体检测技术在农业领域的整合迈出了重要的一步。

研究深度学习模型在医疗图像分析中的应用

论文提出了一种基于深度学习的医疗图像分析方法，使用卷积神经网络和迁移学习来提高模型的准确性和泛化能力

实验使用了多个数据集进行测试，包括公开数据集和自己收集的数据集，并且开源了代码。结果表明，该方法在医疗图像分析中取得了显著的成果，可以用于辅助医生进行诊断和治疗。

最近在这个领域的相关研究包括：'Deep Learning in Medical Image Analysis'、'Medical Image Analysis with Deep Learning'、'A Survey on Deep Learning in Medical Image Analysis'等。