一、项目介绍 摘要 本项目基于YOLOv8目标检测算法开发了一套苹果新鲜度智能检测系统，能够自动识别并分类新鲜苹果和受损苹果。系统使用深度学习技术，通过对苹果外观特征的自动学习与识别，实现了水果新鲜度的快速、客观评估。项目构建了包含…

一、项目介绍 摘要 本项目基于YOLOv8目标检测算法，开发了一套苹果损坏智能检测系统，专注于识别苹果是否受损。系统采用单类别检测（damaged_apple），通过深度学习技术自动分析苹果表面是否存在损伤、腐烂或机械伤害&am…

一、项目介绍 摘要 本项目基于先进的YOLOv8目标检测算法，开发了一套专门用于鸡检测与跟踪的计算机视觉系统。系统针对农业养殖场景中的鸡只进行优化，使用自定义数据集进行训练，其中训练集包含128张图像，验证集38张图像&#xff…

一、项目介绍 摘要 本项目基于先进的YOLOv8目标检测算法，开发了一套专门用于大豆检测的智能化系统。系统针对单一类别"soybean"进行优化训练，使用包含1984张图像的专业数据集（其中训练集1716张，验证集168张&#xff0…

一、项目介绍 摘要 本项目基于YOLOv8深度学习目标检测算法，开发了一套专门用于生菜生长周期智能检测的系统。该系统能够自动识别并分类生菜在不同生长阶段的形态，共包含5个类别：Ready（成熟可采收）、empty_pod&#x…

引言 随着现代生活节奏加快、压力增加及环境污染等因素影响，脱发问题已成为困扰各年龄段人群的普遍挑战，防脱洗护产品市场需求持续攀升。据中国香料香精化妆品工业协会最新行业报告显示，2025年国内防脱洗护市场规模…

做RAG（检索增强生成）的人，大多都经历过一个阶段：把文档丢进来，分块、嵌入、进向量库，然后就开始期待“只要检索到相关块，大模型就能答得很好”。 结果呢？同样一份资料，有…

一、 RAG 工作流程 检索增强生成（RAG）系统代表了大型语言模型（LLM）应用架构的重大演进，它将 LLM 的强大生成能力与外部知识库的实时性、准确性相结合，形成了一个高效、可靠的知识闭环。理解 RAG 系统的完整…