Việc phát hiện sớm các loại sâu bệnh trên cây lúa là vô cùng cần thiết để đảm bảo sự sinh trưởng, phát triển và nâng cao năng suất, từ đó thúc đẩy nền sản xuất lúa gạo phát triển. Đã có nhiều nghiên cứu sử dụng trí tuệ nhân tạo cho mục đích này, nổi tiếng trong đó có những phương pháp ứng dụng họ mô hình YOLO và đã đạt được những kết quả đáng kể. Trong nghiên cứu này, chúng tôi tập trung vào hai dòng YOLOv8 và YOLOv10. Nghiên cứu cho thấy sự hiệu quả của thế hệ YOLOv10, thể hiện ở nhiều khía cạnh, đặc biệt tốc độ hậu xử lý mỗi hình ảnh cải thiện đến 8 lần. Hơn thế, độ chính xác của mô hình mới cũng tăng lên đến 92.4% khi thử nghiệm trện bộ cơ sở dữ liệu được chúng tôi thu thập và chọn lọc. Tổng cộng 3558 ảnh đã được sử dụng với 2843 ảnh cho tập huấn luyện, 356 ảnh xác thực và 359 ảnh của tập kiểm tra, bao gồm các bệnh phổ biến trên cây lúa là đạo ôn, đốm nâu và cuốn lá. Kết quả thí nghiệm chỉ ra rằng hướng tiếp cận này có triển vọng ứng dụng trong thực tế.
Năm 2024 
