Comprehensive Performance Evaluation of YOLO11, YOLOv10, YOLOv9 and YOLOv8 on Detecting and Counting Fruitlet in Complex Orchard Environments

要約

この研究では、商業果樹園における緑色の果物の検出のために、YOLOv8、YOLOv9、YOLOv10、YOLO11 のすべての構成 (合計 22) で You Only Look Once (YOLO) オブジェクト検出アルゴリズムを広範囲に評価しました。
この研究では、Scifresh、Scilate、Honeycrisp、Cosmic Crisp の 4 つのリンゴ品種について、iPhone とマシン ビジョン センサーを使用した圃場での子実数の計数も検証されました。
評価された 22 の構成の中で、YOLO11s と YOLOv9 ジェランベースは、それぞれ 0.933 と 0.935 の mAP@50 スコアで他の構成を上回りました。
リコールに関しては、YOLOv9 ジェランベースが 0.899 で YOLOv9 構成の中で最も高い値を達成し、YOLO11m は 0.897 で YOLO11 バリアントを上回りました。
YOLO11n は最速のモデルとして登場し、わずか 2.4 ミリ秒の最速推論速度を達成し、主要な構成である YOLOv10n、YOLOv9 gelan-s、YOLOv8n の速度 (それぞれ 5.5、11.5、および 4.1 ミリ秒) を大幅に上回りました。
この比較評価は、YOLO11、YOLOv9、および YOLOv10 の強みを強調し、商業果樹園における子実の検出と可能な自動化に最適なモデルを選択するための重要な洞察を研究者に提供します。
関連するデータセットでのリアルタイム自動化関連の作業には、検出速度と画像処理速度が高い YOLO11n を使用することをお勧めします。
キーワード: YOLO11、YOLO11 オブジェクト検出、YOLOv10、YOLOv9、YOLOv8、You Only Look Once、小果実検出、緑の果物検出、青リンゴ検出、農業オートメーション、人工知能、深層学習、機械学習、ゼロショット検出

要約(オリジナル)

This study extensively evaluated You Only Look Once (YOLO) object detection algorithms across all configurations (total 22) of YOLOv8, YOLOv9, YOLOv10, and YOLO11 for green fruit detection in commercial orchards. The research also validated in-field fruitlet counting using an iPhone and machine vision sensors across four apple varieties: Scifresh, Scilate, Honeycrisp and Cosmic Crisp. Among the 22 configurations evaluated, YOLO11s and YOLOv9 gelan-base outperformed others with mAP@50 scores of 0.933 and 0.935 respectively. In terms of recall, YOLOv9 gelan-base achieved the highest value among YOLOv9 configurations at 0.899, while YOLO11m led YOLO11 variants with 0.897. YOLO11n emerged as the fastest model, achieving fastest inference speed of only 2.4 ms, significantly outpacing the leading configurations of YOLOv10n, YOLOv9 gelan-s, and YOLOv8n, with speeds of 5.5, 11.5, and 4.1 ms, respectively. This comparative evaluation highlights the strengths of YOLO11, YOLOv9, and YOLOv10, offering researchers essential insights to choose the best-suited model for fruitlet detection and possible automation in commercial orchards. For real-time automation related work in relevant datasets, we recommend using YOLO11n due to its high detection and image processing speed. Keywords: YOLO11, YOLO11 Object Detection, YOLOv10, YOLOv9, YOLOv8, You Only Look Once, Fruitlet Detection, Greenfruit Detection, Green Apple Detection, Agricultural Automation, Artificial Intelligence, Deep Learning, Machine Learning, Zero-shot Detection

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