本文详细介绍了一个基于YOLOv11的水面垃圾检测系统的搭建与实现方法。项目实现了精确、高效多类别垃圾的自动识别,提供了可视化结果和友好的操作界面,适用于水面污染治理和环保监测等领域,具体步骤包括了环境配置、模型训练以及最终评估等方面的知识。它还包括对未来的工作方向和发展前景的展望。 适合人群:具有一定Python编程基础的研究人员或者相关行业技术人员。 使用场景及目标:①自动化识别水域中的污染物及其定位信息;②通过可视化手段展示模型的效果表现,如准确率、召回率等相关数值。 其它:该文档包含了项目的详细流程记录、关键源码样例和重要提醒等。
2025-10-13 17:44:37 41KB ONNX GUI界面 计算机视觉
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水面垃圾检测图像数据集(VOC标签,563张,两类目标).zip
2022-05-10 12:05:20 128.32MB 文档资料 水面垃圾检测图像数据集
水面垃圾目标检测数据集1000张,实际的项目数据集,已标注,水面垃圾目标检测
水面垃圾目标检测数据集1000张,实际的项目数据集,已标注,水面垃圾目标检测
opencv实现水面垃圾的检测(对文件夹内的图片进行检测)(附结果图)
2019-12-21 20:54:27 96KB opencv 垃圾检测
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