基于深度学习的有害垃圾检测分类算法研究

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随着人类生活水平提高,导致垃圾出现的种类及形式越来越多样化、复杂化。其中有害垃圾危害性最大,处理也最麻烦,而目前所查到的研究显示:只是对不同地区有害垃圾进行了分类调研,对于有害垃圾图像的研究却不多。目前公开的垃圾数据集,只有大类的垃圾分类,导致有害垃圾数据集的数量以及种类较少。对于上述问题,本文将基于深度学习的有害垃圾检测分类算法进行研究,其主要研究内容如下:(1)分析有害垃圾种类,并对将其分为5大类19小类。利用网络获取初始数据集,并通过图像的几何变换类(平移、旋转等)和颜色变换类(锐化、高斯噪声等)对数据集图像进行扩充预处理。再将扩充后的数据集图像进行归一化,重现编号,然后对标注工具进行分析选择,并对数据进行标注。(2)对硬件资源配置以及软件环境搭建,将one-stage和two-stage两种检测算法进行理论分析,选用one-stage中YOLOv3和YOLOv5网络进行对比实验,实验结果发现YOLOv5模型在速度以及精度上都好于YOLOv3模型,选用YOLOv5模型进行此次检测分类。(3)对YOLOv5网络进行改进。首先通过全局平均池化以及全局最大池化的双注意力,提高其提取能力,得到更好的结果。然后利用目标框加权融合(WBF)代替非极大抑制(NMS),通过实验结果进行对比。然后将两者融合,进行实验。通过实验得出,发现YOLOv5s+Attention以及YOLOv5s+WBF对于精度都有提高,而YOLOv5s+Attention+WBF精度最高,相比于YOLOv5s精度提高了 2.11%。
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