YOLOv8实战木材缺陷识别本文采用YOLOv8作为核心算法框架，结合PyQt5构建用户界面，使用Python3进行开发。YOLOv8以其高效的实时检测能力，在多个目标检测任务中展现出卓越性能。本研究针对木材缺陷数据集进行训练和优化，该数据集包含丰富的木材缺陷图像样本，为模型的准确性和泛化能力提供了有力保障。通过深度学习技术，模型能够自动提取木材缺陷的特征并进行分类识别。PyQt5界面设计简洁直观，便于用户操作和实时查看检测结果。本研究不仅提高了木材缺陷识别的水平，还为木材保护提供了有力支持，具有重要的理论应用价值。