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基于改進YOLOv8的大米袋包裝表面缺陷檢測

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摘要：為解決傳統(tǒng)米袋包裝表面缺陷檢測方法效率和精度欠佳的問題，文章提出一種基于YOLOv8n的改進模型。該模型通過引入Wise-IoU損失函數(shù)和GAM注意力機制，提升了邊界框回歸速度和目標定位精度。在自建RICE_PACKAGE-DET數(shù)據(jù)集上的實驗結(jié)果表明，改進模型的mAP@0.95和mAP@0.5相比基準模型分別提升2.4%和2%，平均檢測精度達到96.8%。（剩余8613字）

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