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原创 Python基于深度学习机器学习卷积神经网络实现垃圾分类垃圾识别系统(GoogLeNet，Resnet，DenseNet，MobileNet，EfficientNet，Shufflent)
链接卷积神经网络由多层组成，其中主要的层类型包括卷积层、池化层和全连接层。每一层都具有特定的功能，共同构建了网络的表达能力。本文带领读者踏上了一段深度学习的垃圾分类之旅。通过利用卷积神经网络（CNN）这一强大工具，我们不仅能够从垃圾图片中提取有关不同类别的特征，还能将图像分类推向一个全新的高度。从数据准备、模型构建，再到训练和评估，我们深入探讨了每一步的细节。在这个过程中，我们了解了CNN的架构、数据预处理的重要性以及模型的构建和训练。
2023-10-19 23:40:54
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原创 Pytorch深度学习卷积神经网络动物识别动物数据集（Alexnet，GoogLeNet，Resnet，DenseNet，MobileNet，EfficientNet，Shufflent）
基于人工智能的动物AI识别，能够帮助我们快速认知动物品种，对动物科普等研究方面具有重大的意义。本项目将采用深度学习的方法，搭建一个动物分类识别的训练和测试系统。基于该项目，你可以快速训练一个动物分类识别模型。目前，基于ResNet18的动物分类识别，**支持90种动物分类识别；**在Animals90动物数据集上，训练集的Accuracy 99%左右，测试集的Accuracy在91%左右；在Animals10动物数据集上，训练集的Accuracy 99%左右，测试集的Accuracy在96%左右。
2023-10-19 23:24:20
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原创 2024年基于计算机视觉，深度学习卷积神经网络计算机毕业设计选题
随着深度学习、机器学习和神经网络技术的快速发展，计算机视觉领域的应用变得越来越广泛和有趣。本毕业设计旨在探索这一领域的前沿技术，将深度学习模型、神经网络架构、OpenCV图像处理工具，以及卷积神经网络（CNN）的强大能力结合起来，以解决实际图像处理问题。本设计将为计算机视觉的学术研究和工程应用做出贡献，并为毕业生提供一个深入研究和实践的机会。
2023-09-14 22:17:59
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原创 基于深度学习、机器学习，对抗生成网络，OpenCV，图像处理，卷积神经网络计算机毕业设计选题指导
深度学习毕业设计题目的选择要注意结合实际应用场景和自身研究方向，同时要结合自身的能力和兴趣进行选择。在设计过程中，还需要不断思考和总结，提高自己的深度学习技术水平，为未来的职业发展打好基础。这些深度学习毕业设计题目代表了深度学习在各种领域中的广泛应用。选择一个与自己兴趣和职业发展目标相关的课题，将会使毕业设计过程更加富有挑战性和有意义。希望本文提供的题目能够激发学生的创造力，并为他们的毕业设计提供有价值的方向。祝愿所有的毕业生成功完成毕业设计！
2023-09-14 21:59:07
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原创 如何构建一个基于CNN+BiLSTM+Attention的轴承寿命预测 并进行数据处理，模型构建 PHM轴承寿命预测
安装依赖1.准备数据集1.数据处理1.模型构建1.训练模型1.评估模型1.构建GUI应用程序1.运行应用程序if bias:nn.ReLU(),nn.ReLU(),x = x.unsqueeze(1) # 添加通道维度 (batch_size, seq_len) -> (batch_size, 1, seq_len)return out。
2025-03-30 18:21:33
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原创 如何构建一个 YOLOv7多目标行人、车辆跟踪，行人、车辆轨迹跟踪，计数功能 yolov7➕Deepsort算法，实现多目标跟踪算法 Python深度学习项目，使用Pyqt5编写界面
🔥计算机视觉、图像处理、毕业辅导、作业帮助、代码获取，远程协助，代码定制，私聊会回复!🚀B站项目实战📂QQ+加：673276993🤵♂代做需求：@个人主页**克隆项目仓库（如果有的话）**： git clone https://github.com/yourusername/multi_object_tracking.git**安装依赖项**： conda create --name tracking_env python=3.8。
2025-03-30 18:20:35
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原创 如何构建一个基于ResNet模型的草莓成熟度分类系统 训练草莓数据集 用于训练resnet等分类模型
首先拥有——草莓数据集，可用于不同成熟度的草莓分类。jpg格式，划分好训练集、验证集，9:1。有低、中、高三种成熟度，每种共1000多张图片。数据集适用于训练resnet等分类模型构建一个基于ResNet模型的草莓成熟度分类系统。我们将使用PyTorch 1.10.0，并提供两个主要程序：一个是train.py，用于训练模型；另一个是predict.py，用于加载训练好的模型并进行预测。
2025-03-30 18:19:26
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原创 如何构建交通识别系统——并使用yolov8训练使用 交通道路识别数据集 红绿灯 数据集 汽车 行人自行车目标检测数据集 15000，xml和txt标签都有 9类 道路目标检测数据集
假设你的数据集已经准备好，并且分为训练集、验证集和测试集。│ ├── val/│ ├── val/│ ├── val/通过以上步骤，你可以构建一个基于YOLOv8模型的Udacity交通识别系统。用于将VOC格式的标注文件转换为YOLO格式，train.py用于训练模型，predict.py用于加载训练好的模型并进行预测。
2025-03-30 18:18:05
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原创 如何构建基于YOLOv8➕pyqt5的pcb缺陷检测系统 使用PyQt5创建一个简单的前端界面来显示实时检测结果。
通过上述步骤，你可以使用YOLOv8训练PCB缺陷检测模型，并使用PyQt5创建一个简单的前端界面来显示实时检测结果。该界面支持用户加载自定义模型，从而实现检测目标的自定义。确保数据集结构正确，标注文件格式正确，并且路径配置正确。
2025-03-30 18:17:27
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原创 构建基于Yolov8Dota数据集的检测系统 使用 YOLOv8 进行训练 无人机小目标检测 适用于YOLO格式的无人机小飞机、轮船、车辆等目标进行检测
我们将使用 YOLOv8 训练一个 Dota 目标检测模型。数据集准备：确保数据集格式正确。1.环境部署：安装必要的库。1.模型训练：使用 YOLOv8 训练模型。1.指标可视化：查看训练过程中的各项指标。1.PyQt5 界面设计：创建一个简单的 GUI 应用来进行预测。构建一个完整的基于 YOLOv8 的 Dota 英雄检测系统，包括数据集准备、环境部署、模型训练、指标可视化展示和 PyQt5 界面设计。训练脚本)1.指标可视化脚本)1.GUI应用代码gui_app.py)1.辅助工具文件。
2025-03-30 18:16:33
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原创 如何构建基于YOLOv8的烟雾检测系统，并使用PyQt5作为前端框架 三种分类-火焰、烟雾、正常模型-YOLO V8语言
通过上述步骤，你可以使用YOLOv8训练烟雾检测模型，并使用PyQt5创建一个简单的前端界面来显示实时检测结果。确保数据集结构正确，标注文件格式正确，并且路径配置正确好的，让我们详细地介绍如何使用YOLOv8训练烟雾检测数据集，并附上完整的代码。我们将从数据集准备、模型训练、模型测试和推理等方面进行详细介绍。通过上述步骤，你可以使用YOLOv8训练烟雾检测模型，并使用PyQt5创建一个简单的前端界面来显示实时检测结果。确保数据集结构正确，标注文件格式正确，并且路径配置正确。
2025-03-30 18:15:23
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原创 构建使用Yolov8驾驶行为检测的系统 对驾驶员行为进行检测 并训练出驾驶员驾驶行为检测数据集的模型 如何训练 13000张 6类使用手机 饮酒 打哈欠 安全带 困倦 吸烟等进行检测
安装依赖1.准备数据集1.配置YOLOv51.训练模型1.评估模型1.构建GUI应用程序1.运行应用程序。
2025-03-30 18:14:12
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原创 构建yolov8-seg裂缝分割系统代码 并训练使用数据集 4000张 yol o格式的裂缝分割数据集合
通过以上步骤，你可以构建一个基于YOLOv8-seg模型的裂缝分割系统。train.py用于训练模型，predict.py用于加载训练好的模型并进行预测。
2025-03-30 18:12:45
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原创 如何处理快递包裹数据集——并使用深度学习方法进行目标检测和实例分割 物流检测数据
假设YOLOv5已经安装并且可用model.nc = 1 # number of classes (假设只有一个类别：快递包裹)
2025-03-30 18:11:14
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原创 如何从数据准备到利用Yolov5模型训练和评估
我们可以使用YOLOv5来进行路面病害检测。YOLOv5已经包含了多种预定义的模型架构（如YOLOv5s, YOLOv5m, YOLOv5l, YOLOv5x），您可以根据需求选择合适的模型大小。
2025-03-30 18:09:44
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原创 如何yolov8训练使用——电塔电线电线杆缺陷检测数据集 10000张 带标注 voc yolo 电线杆子缺陷数据集输电线塔缺陷数据集
确保所有图像文件都是.jpg格式，标签文件是VOC格式的.xml文件和YOLO格式的.txt文件。预测和可视化：定义了一个predict_and_plot函数，用于在验证集上进行预测，并可视化输入图像、真实标签和预测结果。数据集转换：convert_voc_to_yolo.py脚本用于将VOC格式的标注文件转换为YOLO格式。“绑扎不规范”, “并线线夹保护壳缺失”, “耐张线夹保护壳缺失”, “横杆腐蚀”, “塔头损坏”训练函数：定义了一个train_model函数，用于训练YOLOv8模型。
2025-03-30 18:08:34
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原创 如何yolov7训练使用红外弱小飞机目标检测数据集 实现构建红外弱小飞机目标检测系统。926张，bmp和xml相对应，类别-bird 目标检测
#### 数据集介绍#### 完整项目结构#### 文件内容4.5.3.56torchlabelmeshutilmatplotlibnumpypandasnc: 1。
2025-03-30 18:06:55
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原创 深度学习框架使用Yolov8训练使用——遥感卫星地面目标识别检测数据集 1500张 yolo数据集 遥感地面目标检测数据集 20类
如何使用YOLOv8模型训练卫星图片地面目标识别检测数据集。我们将从数据集的准备、模型的加载、训练配置和训练过程等方面进行详细说明。 2. 数据集配置文件创建一个文件，配置数据集路径和类别信息。3. 划分数据集如果你需要自己划分数据集，可以使用以下Python代码：🔥计算机视觉、图像处理、毕业辅导、作业帮助、代码获取，远程协助，代码定制，私聊会回复!🚀B站项目实战：https://space.bilibili.com/364224477😄 如果文章对你有帮助的话， 欢迎评论 💬点赞?
2025-03-30 18:05:13
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原创 目标检测使用yolov8训练番茄西红柿成熟度检测数据
番茄成熟度检测数据集800张 有标签professnal拍摄：覆盖2种不同类型，分大番茄和小番茄精准标注：每张图片都已标注好YOLO标签，标注有6类大番茄：红 黄 绿小番茄：红 黄 绿实现一个基于 YOLOv8 的番茄成熟度检测系统。
2025-03-30 18:04:07
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原创 原创-- 目标检测框架中yolov8训练使用输电塔杆绝缘子红外测温数据集
深度学习目标检测框架训练使用_输电塔杆绝缘子红外测温图像数据集，共800张左右图片，标注为voc格式识别输电塔杆绝缘子数据集输电塔杆绝缘子红外测温图像数据集 800张 voc代码仅供参考：使用YOLOv8来训练输电塔杆绝缘子红外测温图像数据集。#### 环境准备首先，我们需要安装必要的库。import os。
2025-03-30 18:03:09
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原创 目标检测框架使用Yolov8构建基于深度学习脑肿瘤目标检测系统，yolo训练脑肿瘤数据集 从数据集准备到用户界面开发
我们将使用YOLOv8进行目标检测。以下是训练脚本epochs=50,imgsz=513,batch=16,
2025-03-16 10:55:33
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原创 面向遥感图像的小目标检测最新方法 FFCA-YOLO
受RFB-s的启发，FEM的整体结构如下图所示。对特征融合而言，作者又提出了特征融合模块（FFM），它可以在不增加计算复杂度的情况下利用通道信息重新加权不同的特征图，进而提升特征的融合策略。为了加强多尺度特征对小目标的表示，充分利用不同通道的特征，所提出的CRC对特征图的通道进行了重新加权，如上图的下半部分所示。最后，作者为了在确保精度的情况下降低模型的计算资源消耗量，又利用部分卷积重构了FFCA-YOLO的骨干网络和颈部网络，得到了一个小版本的FFCA-YOLO模型，称之为L-FFCA-YOLO。
2025-03-16 10:54:41
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原创 利用深度学习目标检测框架yolov8训练使用焊接焊缝缺陷检测数据集 识别5类焊接焊缝缺陷的数据集 实现可视化及评估构建一个完整的基于 YOLOv8 的焊接焊缝缺陷检测系统，包括数据集准备、环境部署等
构建一个完整的基于 YOLOv8 的焊接焊缝缺陷检测系统，包括数据集准备、环境部署、模型训练、指标可视化展示、评估和 PyQt5 GUI 开发。训练 YOLOv8 脚本)1.评估 YOLOv8 模型脚本)1.PyQt5 主窗口代码。
2025-03-16 10:54:00
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原创 利用深度学习目标检测框架yolov8YOLO8训练使用草莓成熟度数据集 3类 Yolo格式 实现yolov8草莓成熟度检测系统及可视化评估
构建一个完整的基于 YOLOv8 的草莓成熟度检测系统，包括数据集准备、环境部署、模型训练、指标可视化展示、评估和 PyQt5 GUI 开发。训练 YOLOv8 脚本)1.评估 YOLOv8 模型脚本)1.PyQt5 主窗口代码。
2025-03-16 10:53:07
909
原创 计算机视觉实战项目（图像分类+目标检测+目标跟踪+姿态识别+车道线识别+车牌识别+无人机检测+A-路径规划+单目测距与测速+行人车辆计数等）
（图像分类+目标检测+目标跟踪+姿态识别+车道线识别+车牌识别+无人机检测+A*路径规划+单目测距与测速+行人车辆计数等）
2025-03-16 10:52:07
841
原创 基于遥感小目标XView数据集来实现一个目标检测任务_选择Yolov5框架训练并使用PyTorch框架实现识别遥感小目标Xview原始目标检测数据集
通过上述步骤，我们可以构建一个全面的目标检测系统，包括数据集准备、数据转换、模型训练和结果评估。数据转换脚本)1.YOLOv5超参数配置文件)1.YOLOv5数据集配置文件data.yaml。
2025-03-16 10:51:10
841
原创 小波的空间与频率融合网络 SFFNet钢材缺陷检测 如何使用SFFNet钢材缺陷检测
安装依赖1.准备数据集1.配置SFFNet1.训练模型1.评估模型1.构建GUI应用程序1.运行应用程序。
2025-03-16 10:50:20
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原创 基于深度学习CNN网络 mini-xception网络实现 构建一个完整的人脸表情检测-识别分类系统，包括训练、评估、前端和服务端代码
人脸表情检测该项目已训练好网络模型，配置好环境即可运行使用，效果见图像，实现图像识别、摄像头识别、摄像头识别/识别分类项目-说明文档-UI界面-cnn网络项目基本介绍：【网络】深度学习CNN网络 mini-xception网络【环境】python>=3.5 tensorflow2 opencv pyqt5【文件】训练预测全部源代码、训练好的模型、fer2013数据集、程序算法讲解文档【类别】对7种表情检测：anger；disgust；fear；happy；normal；sad；
2025-03-16 10:47:24
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原创 基于深度学习 卷积神经网络resnext50的中医舌苔分类系统，pyqt5技术开发界面，有损失曲线，混淆矩阵等指标
此系统是基于深度学习卷积神经网络ResNeXt50架构构建的一个中医舌苔分类工具。利用PyQt5技术开发了一个用户友好的图形界面，使得非专业人士也能轻松地上传舌苔图片并获取分析结果。系统不仅提供了舌苔识别功能，还能够展示训练过程中的损失曲线、混淆矩阵以及其他性能指标，如准确率（Accuracy）、精确率（Precision）等。此外，针对不同的舌苔类型，系统还会给出相应的症状说明及治疗建议。🔥计算机视觉、图像处理、毕业辅导、作业帮助、代码获取，远程协助，代码定制，私聊会回复!🚀B站项目实战。
2025-03-16 10:46:28
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原创 基于卷积神经网络的滚动轴承故障诊断可一维振动信号直接进行故障诊断(模型可有1D-CNN、LSTM、GRU)也可通过格拉姆角场、
本项目旨在开发一种基于卷积神经网络（CNN）的滚动轴承故障诊断系统。该系统既可以使用一维振动信号直接进行故障诊断，也可以通过将一维信号转化为图像后再进行故障诊断。系统支持多种模型架构和数据集选项，以便适应不同的应用场景和技术需求。data/CWRU/这个滚动轴承故障诊断系统是一个完整的解决方案，它不仅包含了基于一维振动信号和图像的多种模型架构，还包括了广泛的数据集选项。系统提供了从数据预处理到模型训练和评估的完整流程，并且易于扩展和修改。
2025-03-16 10:43:23
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原创 基于卷积神经网络CNN实现旋转机械故障诊断——实现数据集-CWRU西储大学轴承，JN江南大学轴承，东南大学齿轮，HUST华科轴承注-Pytorch和tensorflow两种框架下实现，提供一种实现流程
这个旋转机械故障诊断项目是一个完整的解决方案，它不仅包含了多种数据集，还包括了使用PyTorch和TensorFlow两种深度学习框架实现的代码。通过本项目，你可以深入学习如何使用CNN进行旋转机械故障诊断，并将其应用于实际的故障诊断中。对于初学者来说，这是一个很好的学习平台，可以深入了解卷积神经网络及其在故障诊断中的应用。
2025-03-16 10:02:05
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原创 基于道路病害检测数据集构建使用YOLOv8进行目标检测系统 无人机航拍地面道路病害数据集 航空拍摄及地面拍道路病害检测7类
安装依赖1.准备数据集1.配置YOLOv81.训练模型1.评估模型1.构建GUI应用程序1.运行应用程序。
2025-03-16 10:01:21
678
原创 基于yolov8与deepsort的多目标检测及追踪系统 基于视频-摄像头的车辆或其他目标追踪
首先，确保你已经安装了必要的库。接下来，我们编写代码来组织数据集并训练YOLOv8模型，然后集成DeepSORT进行目标追踪。
2025-03-16 10:00:25
316
原创 基于YOLOv8模型的雨天道路目标检测系统 如何训练使用 极端天气 黑夜-白天 下雨雨天道路目标检测数据集 3600张 雨天 带标注 voc yolo
雨天道路目标检测数据集 3600张 雨天 带标注 voc yolo白天分类名: (图片张数， 标注个数)总数: (1150， 13265)总类(nc): 7类晚上分类名: (图片张数， 标注个数)总数: (2494， 24175)总类(nc): 7类构建一个基于YOLOv8模型的雨天道路目标检测系统。我们将使用PyTorch 1.10.0，并提供两个主要程序：一个是train.py，用于训练模型；另一个是predict.py，用于加载训练好的模型并进行预测。
2025-03-16 09:56:54
845
原创 基于YOLOv8进行路面积水识别数据集+系统代码。括数据集准备、模型训练、评估和推理路面道路积水数据集 4524，xml和txt标签都有
*克隆项目仓库**（如果有的话）： git clone https://github.com/yourusername/puddle_detection.git**安装依赖项**： pip install -r requirements.txt**数据集准备**：**训练模型**： python train.py1. **评估模型**：在训练脚本中，模型会在训练结束后自动进行评估。**推理测试**： python inference.py。
2025-03-16 09:55:19
737
原创 基于YOLOv8和PyQt5的课堂行为检测系统 训练脚本、检测工具、GUI程序和其他必要的文件。深度学习目标检测中使用Yolov8训练学生课堂行为检测数据集的训练。
基于YOLOv8 + PyQt5的课堂检测系统。
2025-03-16 09:54:33
727
原创 基于YOLOv8和Faster R-CNN的输电线路异物目标检测项目 检测 输电线异物数据集 输电线缺陷数据集 绝缘子 如何使用YOLOv8和Faster R-CNN训练输电线路异物目标检测数据集
电力篇-输电线路缺陷数据集 输电线路异物目标检测数据集16000张5种检测目标： ‘burst’ - 爆裂 ‘defect’ - 缺陷 ‘foreign_obj’ - 异物 ‘insulator’ - 绝缘体 ‘nest’ - 窝（巢） 带标注 -YOLO格式 可直接用于YOLO系列目标检测算法模型训练 如何使用YOLOv8和Faster R-CNN训练输电线路异物目标检测数据集的详细步骤和代码。假设数据集包含16000张图片和5种检测目标：‘burst’（爆裂）、‘defect’（缺陷）、‘fore
2025-03-16 09:53:45
605
原创 基于YOLOv8的车牌号检测系统，包括UI界面设计、实时摄像头检测、模型训练以及整体代码实现车牌号码识别数据集 车牌号数据集识别
通过上述步骤，你可以构建一个基于YOLOv8的车牌号检测系统，包括UI界面设计、实时摄像头检测、模型训练以及整体代码实现。
2025-03-16 09:52:24
412
原创 基于YOLOv5的人体行为检测 5类
基于YOLOv5的人体行为检测项目概述本项目旨在使用YOLOv5进行人体行为检测，包括五种行为：跌倒、站立、蹲下、坐下、跑。项目包含数据集、报告和运行视频，并提供了标注文件（XML和TXT格式），可以直接用于模型训练。数据集总图像数：3000张训练集：2400张验证集：600张类别：跌倒 (Fall)站立 (Stand)蹲下 (Squat)坐下 (Sit)跑 (Run)每个类别的图像数量和标注框数量如下：Fall：600张图像，600个标注框。
2025-03-16 09:50:04
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原创 基于YOLO8水稻病虫害检测系统 水稻病虫害检测系统 YOLO目标检测算法 识别图片与视频支持本地摄像头识别，图片识别支持统计检测到的物体数量，UI界面动态调节模型置信度
*克隆项目仓库**（如果有的话）： git clone https://github.com/yourusername/rice_pest_detection.git**安装依赖项**： pip install -r requirements.txt**运行Streamlit应用**： streamlit run main.py**操作界面**：#### 结果展示基于YOLOv8的水稻病虫害检测系统的项目介绍和代码实现。
2025-03-09 23:13:24
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Low-Light-Image-Enhancements-using-Matlab-main.zip
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-matlab-hand-written-num-recognization-master.zip
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