基于深度学习的生活垃圾图像检测分类方法研究

发布时间：2025-04-24 16:13

深度学习项目实战：图像分类 #生活技巧# #学习技巧# #深度学习技巧#

摘要：在智能垃圾图像检测分类应用中，速度和精度是非常重要的。有效的垃圾检测算法可以提升垃圾分拣的经济效益以及适配更多低算力的终端设备。由于在日常生活场景中，生活垃圾所出现的场景往往伴随着复杂性和多样性的特点，所以需要应用适合复杂场景下检测多目标的先进算法。然而，现存的生活垃圾检测算法很多都存在检测精度不足，以及普遍存在检测算法参数量过大的问题。若要对这些不同场景中的生活垃圾进行准确的检测分类，首先需要准备丰富的垃圾图片数据集以及有效的数据增强方法，然后训练出对多尺度目标和复杂图片背景敏感的算法模型。本文将结合先进的深度学习技术和数...

关键词：

授予学位：

硕士

学科专业：

导师姓名：

学位年度：

2023

语种：

中文

分类号：

TP391.41(计算技术、计算机技术)

在线出版日期：

2023-08-22 （万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

参考文献 (31)

仅看全文

排序：

发表时间

被引频次

查看引文网络

[3] 王玉.城市居民生活垃圾分类行为的影响因素[D].2017.

基于深度学习的生活垃圾图像检测分类方法研究

相关内容

随便看看

最新动态分享

热点动态分享

专题

推荐动态分享