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2025-07-18 发布于中国
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基于YOLOv8的不同改进方式对杂草检测性能影响分析及杂草三维形态重建.docx

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基于YOLOv8的不同改进方式对杂草检测性能影响分析及杂草三维形态重建

一、引言

随着深度学习和计算机视觉技术的快速发展，杂草的自动检测和三维形态重建成为现代农业管理和生态保护领域的重要课题。近年来，基于YOLOv8的杂草检测算法因其实时性和准确性得到了广泛关注。然而，为了进一步提高杂草检测的性能和实现杂草的三维形态重建，本文将探讨不同的改进方式对杂草检测性能的影响，并分析其与杂草三维形态重建的关联。

二、YOLOv8在杂草检测中的应用

YOLOv8是一种先进的实时目标检测算法，具有较高的准确性和速度。在杂草检测中，通过YOLOv8可以实现对杂草的快速定位和分类。然而，在实际应用中，由于杂草的