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基于改进的Faster-RCNN的生活垃圾智能检测分类
文献摘要：
针对传统Faster-RCNN算法检测小目标物体精度较低等问题,提出了一种改进算法.该算法以Faster-RCNN算法为基础,选用RepVGG残差网络做为基础特征提取网络,以便更多保留垃圾中小目标的特征信息.在RPN网络中使用K-means++聚类算法获得更加精准的基准候选框,并在RepVGG网络中嵌入scSE注意力机制,提高小目标垃圾的检测精度,增强算法的鲁棒性.实验结果表明本文算法对小目标检测效果的精度有1.51％以上的提升.
文献关键词：
Faster-RCNN;RepVGG;K-means++;scSE注意力机制
中图分类号：
作者姓名：
周华平;赵留阳
作者机构：
安徽理工大学 计算机科学与工程学院,安徽 淮南,232001
文献出处：
引用格式：
[1]周华平;赵留阳-.基于改进的Faster-RCNN的生活垃圾智能检测分类)[J].阜阳师范大学学报（自然科学版）,2022(03):49-55
A类：
B类：
Faster,RCNN,生活垃圾,智能检测,检测分类,改进算法,RepVGG,残差网络,做为,特征提取网络,特征信息,RPN,means++,聚类算法,候选框,scSE,注意力机制,高小,检测精度,增强算法,小目标检测,检测效果
AB值：
0.382487
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