典型文献
基于SqueezeNet-Tiny的可回收垃圾智能垃圾桶设计及实现
文献摘要：
文章提出一种对SqueezeNet神经网络改进策略,通过删除第三个Maxpooling层,同时将第一个卷积层的卷积核大小设置成3×3,创建轻量化SqueezeNet-Tiny模型,并在具有复杂背景的可回收垃圾数据集(Recyclable Waste Dataset,简称RW Dataset)上验证了改进的有效性.将SqueezeNet-Tiny迁移到硬件设施,完成了智能分类垃圾桶的设计和制作,识别精度可达94.68％,参数量仅为0.74 M,基本满足工程化应用的需求.
文献关键词：
SqueezeNet;可回收垃圾;智能分类垃圾桶;工业应用
中图分类号：
作者姓名：
李长江;余海涛;李官星;李玥洋;谭雯文
作者机构：
重庆科技学院 机械与动力工程学院,重庆 401331;凤鸣山中学,重庆 400030;重庆工程职业技术学院,重庆 402260
文献出处：
引用格式：
[1]李长江;余海涛;李官星;李玥洋;谭雯文-.基于SqueezeNet-Tiny的可回收垃圾智能垃圾桶设计及实现)[J].现代信息科技,2022(17):75-77
A类：
B类：
SqueezeNet,Tiny,可回收垃圾,智能垃圾桶,改进策略,删除,第三个,Maxpooling,卷积层,卷积核,设置成,复杂背景,Recyclable,Waste,Dataset,RW,硬件设施,智能分类垃圾桶,识别精度,参数量,工程化应用,工业应用
AB值：
0.415917
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