【目标检测】基于yolov7的海上船舶检测和识别(附代码和数据集，Windows系统)

写在前面：
首先感谢兄弟们的关注和订阅，让我有创作的动力，在创作过程我会尽最大能力，保证作品的质量，如果有问题，可以私信我，让我们携手共进，共创辉煌。（专栏订阅用户订阅专栏后免费提供数据集和源码一份，超级VIP用户不在服务范围之内，不想订阅专栏的兄弟们可以私信我详聊）

“路虽远，行则将至；事虽难，做则必成。只要有愚公移山的志气、滴水穿石的毅力，脚踏实地，埋头苦干，积跬步以至千里，就一定能够把宏伟目标变为美好现实。”

本次项目是在Windows系统上运行的，Ubuntu系统上运行请看专栏的另外一篇文章。文末附项目代码和数据集，请看检测效果：

1. 介绍

海上船舶检测和识别是一项重要的任务，它涉及到航运安全、港口管理、海洋保护等方面。现在，随着计算机视觉和机器学习技术的发展，海上船舶检测和识别已经成为一种可行的技术方案。

海上船舶检测和识别主要分为两个步骤：检测和识别。检测是指在海上的图像中找到所有的船舶位置和边界框。识别是指将每个船舶的类型和其他特征（如长度、宽度、船名、MMSI等）确定下来。现在，常用的海上船舶检测和识别方法主要包括：

• 基于特征的方法：这种方法主要使用手工设计的特征来表示船舶图像，然后使用机器学习算法来分类和检测。这种方法需要人工设计特征，因此很难适应不同的场景和数据。
• 基于深度学习的方法：