YoloV8和YoloV9都是深度学习算法中的目标检测模型，其中YoloV8基于ResNet-50特征提取网络，YoloV9则基于CSPDarknet作为特征提取网络。
相较于YoloV8，YoloV9在模型精度和速度上都有所提升。此外，YoloV9引入了类似于SPP模块的PANet，可以提高检测分辨率，同时也使用了检测分支和分割分支来提高检测精度。虽然YoloV9相比YoloV8的提升显著，但是性能更优的检测模型如EfficientDet或者Detr在现阶段依然是更加优秀的选择。
要提高YOLOv8模型在病虫害识别方面的置信度，可以尝试以下方法：
1. 数据增强：通过使用数据增强技术（如随机裁剪、旋转、翻转、缩放等）扩充训练数据集，可以提高模型的泛化能力和鲁棒性，从而增加置信度。
2. 更大的训练集：收集更多样本，尤其是包含各种类别和变化的病虫害样本，以便模型更好地学习各种情况和特征。
3. 调整模型参数：对YOLOv8模型进行优化和调整，包括网络架构、学习率、批次大小等参数的调整，以获得更好的性能和置信度。
4. 多尺度训练：使用多尺度训练方法，在不同尺度下对输入图像进行训练和预测，可以提高模型在不同大小目标上的检测能力和置信度。
5. 后处理技术：使用一些后处理技术，如非极大值抑制（NMS），可以剔除重叠的检测框并选择最准确的结果，从而提高置信度。
6. 集成学习：使用集成学习方法，如投票、平均等，将多个YOLOv8模型的预测结果组合在一起，以提高置信度和准确性。
需要注意的是，病虫害识别是一个复杂的问题，除了模型本身的优化，还需要考虑数据质量、标注准确性等因素。综合运用以上方法，可以有效提高YOLOv8模型在病虫害识别中的置信度。
YOLOv9是Darknet社区内的一位成员Alexey Bochkovskiy在2021年2月份发布的。该版本集成了YOLOv4的优秀特性，同时加入了诸如模型自动搜索、数据增广等其它的新特性。
YOLOv9在放大了一倍的卷积层、加入预训练模型等方面也做了一些改进，使得模型在目标检测方面性能更加卓越。同时，YOLOv9也保持了YOLO系列快速检测的特点，保证了在实时性目标检测任务中依然能取得不错的效果。