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近年来，基于深度学习的目标检测方法快速发展，YOLO 系列以其端到端、速度快、精度高等优点被广泛应用...

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随着现代农业智能化发展，对于农田中杂草的自动识别与检测需求日益增长。传统人工巡检方式效率低、成本高，...

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本项目基于YOLOv8深度学习目标检测算法，结合PyQt5可视化界面，构建了一套实用性强、部署便捷的...

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本项目基于 YOLOv8 目标检测模型，构建了一套小麦田间病害智能识别系统，面向真实农业生产环境，...

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随着宠物经济的不断发展，狗狗已经成为众多家庭的重要成员。不同品种犬类在性格、饲养方式、健康管理上有显...

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本项目构建了一套基于 YOLOv8 行人检测模型的高精度目标识别系统，结合 PyQt5 图形界面 ...

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本项目的成功实施，不仅展示了YOLOv8在农业与执法场景中的强大应用潜力，也为相关领域的科研工作者提...

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本项目基于YOLOv8构建了一个专用于识别恶性疟原虫（Plasmodium falciparum）...

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本项目基于 YOLOv8 目标检测算法，面向“玩手机行为 / 使用手机作弊”这一典型违规与异常行为场...

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本项目以 YOLOv8 为核心检测模型，结合南瓜叶片病害数据集与 PyQt5 桌面应用界面，构建...

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在现代智能制造与物流包装过程中，包装纸箱的完整性对于商品运输安全与品牌形象都具有重要影响。传统人工质...

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本项目以 YOLOv8 作为核心检测框架，结合针对金属锈蚀场景构建的多类别数据集，完整实现从数据准备...

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