典型文献
基于机器视觉的垃圾分类检测系统设计
文献摘要：
随着人们的生活水平不断地提高,日常垃圾的急剧增加,绝大部分的垃圾都可以通过回收再重新利用起来,避免了资源的极大浪费.本文使用百度深度学习平台PaddleX开发出基于机器视觉的垃圾分类检测系统,该系统训练模型时使用了华为云垃圾分类挑战赛开源数据集.该系统运用ResNeXt101卷积神经网络,实现了数据集和图像预处理、基于PaddleX的垃圾分类训练过程、试验过程所用到的计算机环境配置以及网络模型部分参数设置的研究.实验结果表明:该模型具有很好的鲁棒性,垃圾种类的识别准确率达到99％以上.
文献关键词：
机器视觉;深度学习;ResNeXt101;卷积神经网络;垃圾分类
中图分类号：
作者姓名：
曹胡锴;刘致轩;雷丹;肖书浩;孟凡非
作者机构：
武昌首义学院 机电与自动化学院,湖北武汉,430064
文献出处：
引用格式：
[1]曹胡锴;刘致轩;雷丹;肖书浩;孟凡非-.基于机器视觉的垃圾分类检测系统设计)[J].电子制作,2022(19):55-58
A类：
PaddleX
B类：
机器视觉,垃圾分类,分类检测,绝大部分,新利,大浪,百度,深度学习平台,系统训练,训练模型,华为云,挑战赛,开源数据集,系统运用,ResNeXt101,和图像,图像预处理,分类训练,训练过程,试验过程,环境配置,参数设置,识别准确率
AB值：
0.342396
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