本研究评估了YOLOv8物体检测模型在道路危险检测中的性能，并强调了计算效率的重要性。研究探讨了YOLOv8的架构和图像预处理技术，并通过超参数调优实验优化了模型性能。评估结果表明YOLOv8在道路危险检测和基础设施维护中具有重要作用。

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本研究评估了YOLOv8物体检测模型在道路危险检测中的性能，并强调了计算效率的重要性。研究探讨了YOLOv8的架构和图像预处理技术，并通过超参数调优实验优化了模型性能。评估结果表明YOLOv8在道路危险检测和基础设施维护中具有重要作用。

本研究评估了YOLOv8物体检测模型在道路危险检测中的性能，并强调了计算效率的重要性。通过架构和图像预处理技术的探讨以及超参数调优实验，优化了模型性能。评估结果显示YOLOv8在道路危险检测和基础设施维护中具有重要作用。

本研究评估了YOLOv8物体检测模型在道路危险检测中的性能，并强调了计算效率的重要性。研究探讨了YOLOv8的架构和图像预处理技术，并通过超参数调优实验优化了模型性能。评估结果表明YOLOv8在道路危险检测和基础设施维护中具有重要作用。