水面漂浮物识别算法 海面垃圾漂浮物监测算法基于YOLOv7算法的可用于日常生活中检测与定位bottle（塑料瓶）, grass（野草）, branch（树枝）, milk-box（牛奶盒）, plastic-bag（塑料袋）, plastic-garbage（塑料垃圾）, ball（球）, leaf（落叶）目标，水面漂浮物识别算法 海面垃圾漂浮物监测算法可完成对输入图片、视频、文件夹以及摄像头方式的目标检测与识别，同时本系统还支持检测结果可视化与导出。本系统采用YOLOv7目标检测算法来训练数据集，使用Pysdie6框架来搭建桌面页面系统，支持PT、ONNX等模型权重作为系统的预测模型加载。
本系统实现的功能包括：模型权重的选择与初始化；检测置信度与后处理IOU阈值的调节；图像的导入、检测、检测结果的可视化与目标统计；视频的导入、检测、检测结果的可视化与目标统计；文件夹的图像批量导入、检测、检测结果的可视化与目标统计；设备摄像头的导入、检测、检测结果的可视化与目标统计；单张图像、视频、摄像的推理用时展示。本博文详细介绍系统的环境搭建过程、整体功能介绍与演示，用时也提供了完整的Python源码和使用教程，适合新入门的朋友参考同时支持二次开发，整个系统的完整代码以及资源文件请转至文末的下载链接来获取。
2022年7月YOLOv7被提出与发布，论文发表在2023的计算机视觉顶级会议CVPR上，在YOLOv3和YOLOv4的官网上均挂上了YOLOv7的链接和说明，这说明YOLOv7已得到了大佬的认可。官方版的YOLOv7相同体量下比YOLOv5精度更高，速度快120%（FPS），比 YOLOX 快180%（FPS），比 Dual-Swin-T 快1200%（FPS），比 ConvNext 快550%（FPS），比 SWIN-L快500%（FPS）。在5FPS到160FPS的范围内，无论是速度或是精度，YOLOv7都超过了目前已知的检测器，并且在GPU V100上进行测试，精度为56.8% AP的模型可达到30 FPS（batch=1）以上的检测速率，与此同时，这是目前唯一一款在如此高精度下仍能超过30FPS的检测器。
水面漂浮物识别算法 海面垃圾漂浮物监测算法的准确识别对于守护水域生态环境至关重要。基于摄像监测和图像处理的创新方案不仅提高了漂浮物识别的效率和准确性，还实现了自动化的监测和清理，为保护水域生态环境注入了强大的动力。相信未来，该技术将在水利管理、环境保护等领域取得广泛应用，守护着我们珍贵的水域资源。
