首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往
  • 您找到你想要的搜索结果了吗?
    是的
    没有找到

    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」。

    02

    排污口漂浮物监测系统

    排污口漂浮物监测系统通过YOLOV5网络模型技术,排污口漂浮物监测系统对河道两岸各处排污口进行7*24小时不间断实时监测,监测到河道两岸的排污口违规乱排乱放时,不需人为干预系统立即抓拍存档告警。我们选择当下YOLO卷积神经网络YOLOv5来进行排污口识别检测。6月9日,Ultralytics公司开源了YOLOv5,离上一次YOLOv4发布不到50天。而且这一次的YOLOv5是完全基于PyTorch实现的!在我们还对YOLOv4的各种高端操作、丰富的实验对比惊叹不已时,YOLOv5又带来了更强实时目标检测技术。按照官方给出的数目,现版本的YOLOv5每个图像的推理时间最快0.007秒,即每秒140帧(FPS),但YOLOv5的权重文件大小只有YOLOv4的1/9。

    00
    领券