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yolov8在各种图像下进行车辆分类的分析
摘要。目的：这项研究的目的是使用Yolov8n，Yolov8s和Yolov8M在各种图像条件下检测车辆类型，并进行增强。方法：本研究利用黎明数据集上的Yolov8方法。该方法涉及使用预训练的卷积神经网络（CNN）处理图像并输出所检测到的对象的边界框和类。此外，还应用了数据增强来提高模型从不同方向和观点识别车辆的能力。结果：测试结果的MAP值如下：没有数据扩展，Yolov8n达到了约58％，Yolov8S得分左右约为68.5％，而Yolov8M的MAP值约为68.9％。然而，在应用水平翻转数据扩大后，Yolov8n的地图增加到约60.9％，Yolov8s提高到约62％，而Yolov8M的地图卓越，地图约为71.2％。使用水平翻转数据增强提高了所有三种Yolov8模型的性能。Yolov8M模型达到了71.2％的最高地图值，表明其在应用水平翻转增强后检测物体的有效性很高。新颖性：这项研究通过采用最新版本的Yolo，Yolov8来介绍新颖性，并将其与Yolov8n，Yolov8s和Yolov8M进行比较。使用数据增强技术（例如水平翻转）增加数据变化的使用也很新颖，在扩展数据集并提高模型识别对象的能力方面。关键字：CNN，数据增强，黎明，对象检测，Yolov8于2023年11月收到 /修订2024年2月 / 2024年2月接受此工作，该工作已在创意共享署名4.0国际许可下获得许可。
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Shorts, opens, minimum line/space violations, nicks, protrusions, dish downs, copper splashes, pinholes, missing or excess features, wrong size and position of features, clearance and split plane violations, blocked holes, annular ring violations, SMT violations, black spots, wire bonding pad defects, flip chip pad defects, laser via defects as missing drill, over drill, under drill, via shift, residue在Via中，通过大小和形状
![arxiv：2306.06602v1 [Quant-ph] 2023年6月11日](/simg/g:\will\search\icon\source\7\7370deb9edb2b07db864f6e850be9686fbe44602.webp)
arxiv：2306.06602v1 [Quant-ph] 2023年6月11日
参考。 [40]，我们首先考虑两个量子通道：相阻尼通道ϕ（ρ）= p 2 i = 1 liρ（l i）†l 1 = | 0⟩⟨0| +√1-Q | 1⟩⟨1|和L 2 =√Q| 1⟩⟨1| ，以及位翻转频道参考。[40]，我们首先考虑两个量子通道：相阻尼通道ϕ（ρ）= p 2 i = 1 liρ（l i）†l 1 = | 0⟩⟨0| +√1-Q | 1⟩⟨1|和L 2 =√Q| 1⟩⟨1| ，以及位翻转频道
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