典型文献
基于改进Mask R-CNN的生活垃圾检测
文献摘要：
近年来,人们对于垃圾的分类与回收越来越重视,但垃圾分类耗费了大量的人力和物力且分拣效率低下.针对基于矩形边界框的垃圾检测方法在多分类环境下效果不够理想等问题,提出了一种基于改进Mask R-CNN算法的生活垃圾检测模型.该模型摒弃了传统的ResNet,采用改进的ResNeXt101作为主干网络进行特征提取,提高了目标检测的准确率和背景边界线分割的精确度.实验结果表明,与传统的Mask R-CNN算法相比,本文模型的mAP为91.1％,提升了2.35％;与当前流行的目标检测模型进行了对比,本文模型的分类准确率和分割精确度均表现优异,表明了所提模型在垃圾检测任务中的可行性与有效性.
文献关键词：
垃圾分类;目标检测;区域卷积神经网络
中图分类号：
作者姓名：
张睿萍;宁芊;雷印杰;陈炳才
作者机构：
四川大学电子信息学院,四川成都 610065;新疆师范大学物理与电子工程学院,新疆乌鲁木齐 830054;大连理工大学计算机科学与技术学院,辽宁大连 116024
文献出处：
引用格式：
[1]张睿萍;宁芊;雷印杰;陈炳才-.基于改进Mask R-CNN的生活垃圾检测)[J].计算机工程与科学,2022(11):2003-2009
A类：
B类：
Mask,生活垃圾,垃圾检测,垃圾分类,耗费,分拣效率,边界框,多分类,摒弃,ResNet,ResNeXt101,主干网络,边界线,mAP,目标检测模型,分类准确率,区域卷积神经网络
AB值：
0.323605
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