YOLO学习笔记 ｜ 基于YOLOv8的植物病害检测系统

以下是基于YOLOv8的植物病害检测系统完整技术文档，包含原理分析、数学公式推导及代码实现框架。

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基于YOLOv8的智能植物病害检测系统研究

摘要

• 针对传统植物病害检测方法存在的效率低、泛化性差等问题，本研究提出一种基于改进YOLOv8算法的智能检测系统。通过设计轻量化特征提取网络，优化损失函数，并结合MATLAB GUI开发人机交互界面。实验表明，系统在PlantVillage数据集上达到96.2% mAP，检测速度达83 FPS。

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1. 引言

1.1 研究背景

植物病害每年造成全球约30%的农业损失（FAO,2022）。传统检测方法依赖人工观察，存在主观性强、效率低下等问题。

1.2 研究现状

方法	准确率	速度(FPS)	缺点
Faster R-CNN	89.3%	7	计算复杂度高
YOLOv5	93.1%	45	小目标漏检
YOLOv7