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本项目采用了当前精度领先的 YOLOv8 深度学习目标检测框架，结合自主采集并标注的数据集，训练出能...

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本项目实现了一个基于 YOLOv8 模型的多类别家庭厨房食物与常见物品智能识别系统，支持对包括水果、...

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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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随着人工智能和深度学习的发展，医学影像分析正逐渐走向自动化与智能化。在血液病学领域，尤其是白血病...

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随着实验室安全管理要求的不断提高，人工巡查方式效率低、遗漏多、成本大，已经难以满足日常监管需求。基于...

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本项目基于 YOLOv8 目标检测算法，构建了一套河道漂浮垃圾智能检测系统，可对河面常见漂浮垃圾（...

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本项目针对番茄叶片常见病害难以人工快速识别的问题，构建了一个基于 YOLOv8 的智能病害识别系统。...

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