算法介绍
YOLOv8在禾本科杂草目标检测方面有显著的应用和效果。以下是一些关键信息的总结：
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农作物幼苗与杂草检测系统：基于YOLOv8深度学习框架，通过2822张图片训练了一个目标检测模型，用于检测田间的农作物幼苗与杂草对象。该系统支持图片、视频以及摄像头进行目标检测，并能保存检测结果。系统界面可实时显示目标位置、目标总数、置信度、用时等信息。
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YOLOv8改进专栏：持续更新中，涉及YOLOv8的改进和应用，包括农作物幼苗与杂草检测系统。
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GitHub - Weed-detection：提供了杂草检测系统源码分享，包括一条龙教学YOLOV8标注好的数据集一键训练、70+全套改进创新点发刊、Web前端展示。
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YOLOv8目标检测算法：深度解析与实践指南，提到YOLOv8适用于各种需要目标检测的场景，如安全监控、自动驾驶、智能交通等。YOLOv8在精度和速度方面取得了显著提升。
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基于YOLOv8的田间杂草检测系统：详细介绍了如何构建一个基于YOLOv8的田间杂草检测系统，涵盖数据集的准备、模型训练、用户界面的设计与实现、以及完整的代码示例。
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Pycharm配置YOLOv8实现杂草视觉检测详解：提供了在Pycharm中配置YOLOv8进行杂草检测的详细步骤，包括数据集准备、模型训练和杂草识别示例代码。
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RVDR-YOLOv8：针对除草机器人计算量大、模型参数多的问题，提出了一种基于改进的YOLOv8的轻量级杂草目标检测模型。
综上所述，YOLOv8在禾本科杂草目标检测方面展现出了强大的性能和广泛的应用前景，能够有效地辅助现代农业中的杂草管理，提高作物产量和质量。
模型和数据集下载
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data.yaml
train: E:\python_code\dataset_1\yolo_weed_zacao_data_4700\train/images
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test: E:\python_code\dataset_1\yolo_weed_zacao_data_4700\test/images
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names:
- 0 weed
- 可视化
