10.3969/j.issn.2095-2163.2021.01.035
基于GINet的垃圾分类检测网络
为了更好地服务于城市垃圾分类,提高垃圾分类前端收集的工作效率,本文提出了一种基于GINet的智能分类垃圾网络.首先在Kaggle数据集和华为垃圾分类公开数据集的基础上进行了人工标注,并建立了垃圾分类的训练数据集.其次,为了提高模型的泛化能力,扩充训练样本,设计了一种具有针对性的多背景图像增强方法.最后,为了解决垃圾分类数据集中某些同类垃圾之间的尺寸、颜色差异巨大,以VGG-16为主干特征提取网络,构建了一个融合多特征提取与注意力机制的垃圾识别网络(Garbage Identification Net,GINet).仿真实验表明,该算法在复杂环境下拥有良好的鲁棒性和稳定性,检测准确率可达到94．5％,很好地满足了工业场景下垃圾检测的准确性.
垃圾分类、深度学习、GINet
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TP391(计算技术、计算机技术)
2021-03-23（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
共5页
152-155,160
