In this study, we applied three sta

In this study, we applied three state-of-the-art models to identify, localize, and classifyanimals in a complex forest environment, namely YOLOv5, FCOS, and CascadeR-CNN [35,36]. We set up two experiment groups: one was training on day and nightimages jointly, and the other was training on day and night images separately

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

ในการศึกษานี้ เราใช้แบบจำลองที่ล้ำสมัยสามแบบเพื่อระบุ ระบุตำแหน่ง และจำแนกสัตว์ในสภาพแวดล้อมป่าไม้ที่ซับซ้อน ได้แก่ YOLOv5, FCOS และ Cascade R-CNN [35,36] เราตั้งกลุ่มการทดลองขึ้นมาสองกลุ่ม กลุ่มหนึ่งคือการฝึกอบรมเกี่ยวกับภาพกลางวันและกลางคืนร่วมกัน และอีกกลุ่มคือการฝึกอบรมเกี่ยวกับภาพกลางวันและกลางคืนแยกกัน

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

ในการศึกษานี้เราได้ใช้แบบจำลองที่ทันสมัยที่สุดสามแบบเพื่อระบุตำแหน่งและจำแนกประเภท
สัตว์ในสภาพแวดล้อมป่าที่ซับซ้อนเช่น YOLOv5, FCOS และ Cascade
R-CNN[35，36]。 เราได้จัดตั้งกลุ่มทดลองสองกลุ่ม: หนึ่งคือการฝึกทั้งกลางวันและกลางคืน
การรวมภาพอีกอย่างหนึ่งคือการฝึกอบรมภาพกลางวันและกลางคืนตามลำดับ

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

ในการศึกษานี้เราใช้โมเดลที่ทันสมัยที่สุด3แบบเพื่อระบุตําแหน่งและจําแนกประเภท
สัตว์ในสภาพแวดล้อมของป่าที่ซับซ้อน นั่นคือโยลอฟ 5, fcos และ cascat
r - cnn [ 35, 36 ] . เราตั้งสองกลุ่มทดลอง:หนึ่งกลุ่มฝึกทั้งกลางวันและกลางคืน
อีกกลุ่มหนึ่งฝึกภาพทั้งกลางวันและกลางคืนตามลําดับ