基于pytorch深度学习框架的水面漂浮物检测和识别研究

水面垃圾数据集资源：包括数据增强制作的数据、自建的数据、网上的数据集和未开源的数据集。提取其中几千张图像，利用数据标注得到yolo和VOC格式的Label文件。还包括处理数据集test、train和val数据的python文件，以及不同格式的数据集，包括源训练数据和标注好的label文件。适用于研究目标检测和分割，主要应用场景为水面漂浮和垃圾检测的人群。可结合机器人和硬件设施配套使用，实现软件和硬件的结合。除了yolo之外，也适用于maskrcnn、Fast以及FasterRCNN等模型，需要自行修改代码进行匹配和加载数据集。