项目介绍:
这是一个基于YOLOv5算法的海洋垃圾识别系统。该系统旨在通过图像识别技术，自动检测和分类海洋环境中的垃圾，包括可回收物、厨余垃圾、有害垃圾和其他垃圾。系统使用PyTorch实现，并结合了YOLOv5模型进行图像识别。用户可以通过上传海洋垃圾图像，系统将对图像进行处理并输出垃圾类别和位置信息，从而帮助监测和管理海洋环境的清洁工作。

高清视频演示:
https://www.bilibili.com/video/BV1sH4y1W7zZ/

系统说明:
目 录

1 引言... 6

1.1 研究背景... 6

1.2 问题陈述... 6

1.3 目的和意义... 7

1.4 国内外研究现状... 7

1.4.1 国内研究现状... 8

1.4.2 国外研究现状... 8

1.5 主要研究内容... 8

1.6 论文结构... 9

2 相关技术概述... 10

2.1 目标检测算法概述... 10

2.1.1 传统方法... 10

2.1.2 YOLOv7算法原理... 10

2.2 PyTorch与目标检测的应用... 11

2.3 PySide6界面库简介... 11

2.4 本章小结... 12

3 系统分析... 13

3.1 可行性分析... 13

3.1.1 技术可行性... 13

3.1.2 经济可行性... 13

3.1.3 操作可行性... 13

3.2 数据集分析... 14

3.2.1 海洋生物数据集... 14

3.2.2 自定义数据集... 14

3.3 系统功能需求分析... 15

3.4 系统性能需求分析... 16

3.5 本章小结... 17

4 系统设计... 18

4.1 项目结构与文件说明... 18

4.2 模型权重选择与初始化设计... 20

4.3 图像的选择、检测、展示与导出设计... 21

4.4 视频的选择、检测、展示与导出设计... 21

4.5 文件夹的批量图像导入、检测、展示与导出设计... 22

4.6 摄像头的检测、展示与导出设计... 22

4.7 PySide6界面设计模块... 22

4.7.1 PySide6基础介绍... 22

4.7.2 主要界面及功能设计... 23

4.8 本章小结... 24

5 系统功能与测试... 26

5.1 功能模块详解... 26

5.2 YOLOv7模型训练过程... 26

5.2.1 训练流程... 26

5.2.2 训练过程... 27

5.2.3 训练结果... 27

5.3 PySide6界面实现... 28

5.4 功能模块实现... 29

5.4.1 模型选择与初始化... 29

5.4.2 图像检测... 30

5.4.3 视频检测... 31

5.4.4 实时监测... 32

5.5 本章小结... 33

6 系统测试... 34

6.1 测试环境搭建... 34

6.2 功能测试... 34

6.2.1 分类准确性测试... 34

6.2.2 界面操作测试... 35

6.3 性能测试... 36

6.3.1 系统响应时间测试... 36

6.3.2 检测准确性测试... 37

6.4 结果分析... 37

6.4.1 系统优点与不足... 37

6.4.2 模型性能评估... 38

7 结论... 39

参考文献... 40

致 谢... 42

系统截图: