酒瓶类型分类图像分割系统: yolov8-seg-C2f-DiverseBranchBlock 1.研究背景与意义 参考博客 博客来源 研究背景与意义 随着人工智能技术的迅猛发展,计算机视觉在各个领域的应用日益广泛,尤其是在物体检测与图像分割方面。YOLO(You Only Look Once)系列模型因其高效的实时处理能力和优越的检测精度,成为了当前目标检测领域...
本研究基于改进的YOLOv8模型,旨在构建一个专门针对食品与硬币的实例分割系统。YOLO(You Only Look Once)系列模型因其高效的实时检测能力而广受欢迎,而YOLOv8在此基础上进行了多项改进,进一步提升了模型的精度和速度。通过对YOLOv8的改进,我们希望能够在复杂背景下实现对食品和硬币的高效分割,满足实际应用中的需求。