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nuri.dudak@amasya.edu.tr摘要车辆是重要的发明，可以极大地改善人类生活的各个方面，并在几乎每个领域找到使用。一旦将工具引入了人类的存在，它们就可以节省时间，并且是复杂或无法通过人类权力来完成的任务。可以在诸如车辆分类和逃脱驾驶员的跟踪之类的情况下使用。在品牌和模型的帮助下跟踪车辆将为交通官提供独特的信息。此外，可以将不同尺寸和功能功能的车辆引向不同的车道。本研究研究了基于Yolov8（您只看一次版本8）的使用，并评估其对车辆品牌和模型分类的性能。yolov8在对象检测领域被称为一种有效方法，在本研究中用于对车辆的品牌和模型进行分类。在分类中，达到了94.3％的分类精度。关键字：车辆构成和模型识别，深度学习，Yolov8，分类
对双重疼痛的调查
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