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YOLOv8算法优化：改善模型检测性能以应对害虫危害
目录
YOLOv8算法优化：改善模型检测性能以应对害虫危害（1）．．．．．．．．．4
内容概括．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．4
1.1背景介绍．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．4
1.2研究目的．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．5
1.3研究意义．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．6
YOLOv8算法概述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．6
2.1算法原理．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．7
2.2YOLO系列算法发展历程．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．7
2.3YOLOv8算法的主要改进．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．8
害虫危害检测现状分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．9
3.1害虫危害类型．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．10
3.2传统检测方法的局限性．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．10
3.3YOLOv8在害虫检测中的应用潜力．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．11
YOLOv8算法优化策略．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．11
4.1数据增强与预处理．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．12
4.2网络结构优化．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．13
4.3损失函数与优化器调整．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．13
4.4多尺度检测与边界框回归．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．14
实验设计与结果分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．15
5.1实验数据集．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．15
5.2实验方法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．16
5.3实验结果．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．17
5.3.1检测速度对比．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．17
5.3.2检测精度对比．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．18
5.3.3实时性对比．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．19
性能评估与分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．19
6.1精确度、召回率与F1分数．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．20
6.2检测速度与内存消耗．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．21
6.3模型鲁棒性与泛化能力．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．22
案例研究．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．22
7.1案例一．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．23
7.2案例二．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．23
7.3案例三．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．24
YOLOv8算法优化：改善模型检测性能以应对害虫危害（2）．．．．．．．．25
内容简述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．25
1.1研究背景．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．25
1.2目的与意义．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．
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