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摘要
摘要
随着人工智能的发展，新质生产力被广泛地运用到水面漂浮物检测任务中。
目前该任务仍面临诸多挑战：(1)现有的水面漂浮物数据集规模小且丰富度不够，
缺乏光照不均匀、雨雪或者大雾等恶劣天气下的数据信息。(2)针对复杂的水面
环境，主流的目标检测模型的识别精度和实时性会产生衰减。(3)水面漂浮物种
类多且尺寸差异大。本文利用深度学习技术，提出了两种具有较高精度的水面漂
浮物检测算法模型：FG-YOLONet和MF
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