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基于改进YOLOv8的钢渣混凝土骨料实例分割及均匀性评价
一、引言
随着深度学习和计算机视觉技术的快速发展,目标检测算法在各种应用场景中得到了广泛的应用。在建筑、土木工程领域,尤其是对钢渣混凝土骨料的实例分割及均匀性评价中,引入先进的算法尤为重要。本文提出了一种基于改进YOLOv8的钢渣混凝土骨料实例分割方法,并对其均匀性进行评价。
二、钢渣混凝土骨料概述
钢渣混凝土骨料是建筑行业中常用的材料,其质量直接影响建筑物的质量和安全。因此,对钢渣混凝土骨料的实例分割和均匀性评价具有重要价值。传统的骨料分割和评价方法主要依赖于人工,效率低下且易出错。因此,需要引入更高效、准确的自动化方法。
三、改进Y
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