典型文献
基于显著性检测和EfficientNet的垃圾分类算法研究
文献摘要：
垃圾分拣的智能化和自动化对改善城市环境具有重要的意义,论文基于西安市2021垃圾分类数据集,提出了一种基于物体显著性检测和EfficientNet的垃圾分类算法.首先针对数据特点,采用U2-Net物体显著性检测模型获取物体语义显著区域,进而获取物体区域,去除复杂背景影响,然后结合数据增强及余弦调整策略,基于EfficientNet迁移学习构建垃圾分类模型.试验结果表明,该方法识别精度可达94.2％,可有效提升垃圾分类效率.
文献关键词：
垃圾图片分类;显著性检测;U2-Net;迁移学习;EfficientNet;数据增强
中图分类号：
作者姓名：
王芳;刘小虎;罗艺闯
作者机构：
西安培华学院 西安 710021;美林数据技术股份有限公司 西安 710000
文献出处：
引用格式：
[1]王芳;刘小虎;罗艺闯-.基于显著性检测和EfficientNet的垃圾分类算法研究)[J].计算机与数字工程,2022(06):1163-1166
A类：
垃圾图片分类
B类：
显著性检测,EfficientNet,垃圾分类,分类算法,算法研究,垃圾分拣,城市环境,西安市,分类数据,U2,检测模型,复杂背景,数据增强,余弦,调整策略,迁移学习,分类模型,方法识别,识别精度
AB值：
0.302063
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