Архив Сельское хозяйство · Теплицы, садоводство и виноградарство
Университет Эстремадуры: YOLOv8 и Mask R-CNN ищут точку реза, mAP50 0,883
В исследовании 2025 года Университета Эстремадуры и HES-SO Valais сравнивались YOLOv8 и Mask R-CNN в определении точки реза при обрезке: mAP50 0,883, инференс около 55 мс на Jetson AGX Orin.
Кейс предоставлен Vinum ex Machina
запись № 235 · Кейсбук v2026-09-29, Никита Худов · CC BY-SA 4.0
Текст адаптирован под формат паспорта АрхИИВ и публикуется по CC BY-NC 4.0 с разрешения автора Кейсбука.
/01 · ключевые результаты
Цифры приведены по Кейсбуку Vinum ex Machina и не сверены редакцией с первоисточником.
-
возможность системы
0,883 mAP50
точность определения точки реза (mAP50)
Vinum ex Machina, документ, 29.09.2026
2025 год · определение точки реза при обрезке, сравнение YOLOv8 и Mask R-CNN
данные исследования
- около 55 мс время инференса на Jetson AGX Orin · возможность системы Vinum ex Machina, документ, 29.09.2026
- 536 изображений размер набора данных · масштаб Vinum ex Machina, документ, 29.09.2026
- 6 968 объектов разметка в наборе данных · масштаб Vinum ex Machina, документ, 29.09.2026
оценка strategai
Оценка не рассчитывается.
В исследовании 2025 года Университета Эстремадуры и HES-SO Valais сравнивались YOLOv8 и Mask R-CNN в определении точки реза при обрезке: mAP50 0,883, инференс около 55 мс на Jetson AGX Orin.
/02 · паспорт кейса
Бизнес
- Компания
- University of Extremadura
- Отрасль
- Сельское хозяйство · Теплицы, садоводство и виноградарство
- Функция
- Производство и основные операции
- Задача
- Точное земледелие и животноводство
Технология
- Класс AI
- Компьютерное зрение
- Тип решения
- Собственная разработка
- Данные
- 536 изображений, 6 968 размеченных объектов
Внедрение
- Стадия
- Исследование, на 29.09.2026
- География
- Испания
/03 · описание кейса
Зачем
Бизнес-задача
Задача исследования — определение точки реза при обрезке. Работу выполнили Университет Эстремадуры (Испания) и HES-SO Valais, она относится к 2025 году.
Что
Решение
Исследователи сравнили две модели компьютерного зрения: YOLOv8 и Mask R-CNN. Задача моделей — определять точку реза при обрезке. Вычисления выполнялись на встраиваемом модуле Jetson AGX Orin.
Как
Внедрение
Набор данных включает 536 изображений и 6 968 размеченных объектов. Результаты сравнения: mAP50 0,883 и время инференса около 55 мс на Jetson AGX Orin. Стадия проекта — исследование.
/04 · источники и проверка
Что подтверждено
- Исследование 2025 года сравнило YOLOv8 и Mask R-CNN на задаче определения точки реза при обрезке.
- Результаты сравнения: mAP50 0,883 и инференс около 55 мс на Jetson AGX Orin.
- Набор данных включает 536 изображений и 6 968 размеченных объектов.
Ограничения
- Цифры mAP50 0,883 и 55 мс получены в исследовании, которое сравнивало две модели; какой из моделей относится каждая цифра, не уточняется.
- Проект находится на стадии исследования: это одна работа 2025 года, внедрение в производственную обрезку не заявлено.
- Экономический эффект и стоимость решения не заявлены.
-
[1] Vinum ex Machina
Vinum ex Machina — Кейсбук, запись № 235
партнёр · 29.09.2026
Открыть источник
АрхИИВ /strategai · CB-002699 · Версия 1 · 25.10.2026 · /c/CB-002699/ · Vinum ex Machina № 235