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    水面漂浮物垃圾识别检测系统

    水面漂浮物垃圾识别检测系统通过yolov7网络模型AI视觉分析技术,水面漂浮物垃圾识别检测系统对河道湖面漂浮物、生活垃圾、水藻等多种漂浮物进行自动智能分析,水面漂浮物垃圾识别检测系统及时的预警提醒。OLOv7 的发展方向与当前主流的实时目标检测器不同,研究团队希望它能够同时支持移动 GPU 和从边缘到云端的 GPU 设备。除了架构优化之外,该研究提出的方法还专注于训练过程的优化,将重点放在了一些优化模块和优化方法上。这可能会增加训练成本以提高目标检测的准确性,但不会增加推理成本。研究者将提出的模块和优化方法称为可训练的「bag-of-freebies」。

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