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基于残差结构和幻象模块的垃圾图片分类算法

             

摘要

垃圾图片分类算法对于垃圾分拣的智能化和自动化具有重要的意义,针对我国垃圾分类现状,收集制作了小型生活垃圾数据集,提出基于残差结构和幻象模块的垃圾图片分类算法.使用幻象模块代替ResNet18的普通卷积,在不降低网络性能的同时减少了网络的参数量.采用数据增强方法扩充训练数据,防止过拟合.实验结果表明,改进后网络的参数量减少了46%,识别精度提高了1%.

著录项

  • 来源
    《微型机与应用 》 |2021年第1期|50-55|共6页
  • 作者单位

    福州大学物理与信息工程学院 福建福州 350116;

    中国福建光电信息科学与技术创新实验室 福建福州 350116;

    中国福建光电信息科学与技术创新实验室 福建福州 350116;

    福州大学先进制造学院 福建泉州 362200;

    福州大学物理与信息工程学院 福建福州 350116;

    中国福建光电信息科学与技术创新实验室 福建福州 350116;

    福州大学物理与信息工程学院 福建福州 350116;

    中国福建光电信息科学与技术创新实验室 福建福州 350116;

    福州大学物理与信息工程学院 福建福州 350116;

    中国福建光电信息科学与技术创新实验室 福建福州 350116;

  • 原文格式 PDF
  • 正文语种 chi
  • 中图分类 模式识别与装置 ;
  • 关键词

    垃圾图片分类算法; 残差结构; 幻象模块; ResNet18; 数据增强 ;

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