可用于食品安全、医疗卫生等领域的微生物菌落检测，实现自动化、高精度的菌落计数与分类。项目核心是应用RetinaNet_R50_FPN_2x_COCO模型，解决传统人工检测主观性强、效率低等问题，通过深度学习技术提升检测性能。【此简介由AI生成】
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可用于食品安全、医疗卫生等领域的微生物菌落检测，实现自动化、高精度的菌落计数与分类。项目核心是应用RetinaNet_R50_FPN_2x_COCO模型，解决传统人工检测主观性强、效率低等问题，通过深度学习技术提升检测性能。【此简介由AI生成】
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