用合成图像训练的YOLOv8识别二维胶体组装体：合成集上准确率97–99%，真实显微照片上平均误差43.1%，球体20%、立方体58.5%
作者为球形、椭球形、立方体和棒状四种胶体颗粒各构建了约135–155张合成图像的数据集并人工标注为孤立颗粒、二聚体、链、环和团簇五类，用YOLOv8-seg（多边形实例分割）训练出四个识别模型，在合成测试集上准确率约97–99%，但迁移到40张实验显微照片（每种形状10张）后性能显著下降，相对合成基准的平均误差为43.1%，其中球体20%、椭球44.7%、棒49.2%、立方体58.5%，数据集与模型已公开并集成到isanm.space信息系统中。