yolov8缺陷检测

YOLOv8是一种用于目标检测的模型，可以用于检测纸箱的缺陷和破损。它通过训练模型来学习不同缺陷和破损的特征，并在测试阶段检测出这些问题的位置。

为了使用YOLOv8进行缺陷检测，你可以参考一些博客和教程来了解如何划分数据集、进行训练和预测。其中包括环境搭建、数据准备、模型训练、预测、验证和导出等步骤。

此外，还有一些技巧可以帮助提高YOLOv8的性能，例如使用MobileViTAttention来增强小目标检测的效果，并采用MobileViT移动端轻量通用视觉transformer。

综上所述，YOLOv8是一种用于纸箱缺陷检测的模型，可以通过训练和使用特定的技巧来提高性能，并且可以参考相关博客和教程来学习如何使用它进行缺陷检测。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* [YOLOv7纸箱缺陷检测](https://download.csdn.net/download/weixin_51154380/87361693)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 33.333333333333336%"]
- *2* [基于Yolov8的道路缺陷检测，加入MobileViTAttention、PConv、WIOU 、DCNV2提升检测精度](https://blog.csdn.net/m0_63774211/article/details/130222098)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 33.333333333333336%"]
- *3* [Windows10+Python+Yolov8+ONNX图片缺陷识别，并在原图中标记缺陷，有onnx模型则无需配置，无需训练。](https://blog.csdn.net/qq_53762188/article/details/129739798)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 33.333333333333336%"]
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