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摘 要：為了提高農(nóng)業(yè)自動化雜草檢測的效率和準(zhǔn)確性，提出了一種基于改進(jìn)YOLOv8（YouOnlyLookOnceversion8）的百合地雜草分類識別方法。針對百合地雜草形態(tài)多樣、顏色特征復(fù)雜且區(qū)分度低的難題，引入了TransNext聚合注意力模塊和DCNv2（DeformableConvNetV2）注意力機(jī)制，優(yōu)化了YOLOv8-n模型的特征提取和目標(biāo)識別性能。（剩余8830字）
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基于改進(jìn)YOLOv8的百合地雜草分類識別
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