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基于轻量级残差网路的垃圾图片分类方法
被引量：
18
1
作者
袁
建
野
南新元
+1 位作者
蔡鑫
李成荣
《环境工程》
CAS
CSCD
北大核心
2021年第2期110-115,共6页
近年来,我国生活垃圾总量每年以10%的速度增长。但是生活垃圾的分类处理能力及技术相对比较有限和落后。基于机器视觉的分类方法一直是广泛使用的方法,而传统的视觉分类网络目前面临着参数多、计算量大、分类精度不高和分类时间长的问...
近年来,我国生活垃圾总量每年以10%的速度增长。但是生活垃圾的分类处理能力及技术相对比较有限和落后。基于机器视觉的分类方法一直是广泛使用的方法,而传统的视觉分类网络目前面临着参数多、计算量大、分类精度不高和分类时间长的问题。因此,提出使用最大平均组合池化(Max-AVE Pooling)代替Res Net-50Bottleneck中的最大池化(Max Pooling)与平均池化(AVE Pooling);通过使用深度可分离卷积代替Res Net-50Bottleneck中的标准卷积的方法对垃圾图片进行分类。实验结果表明,该轻量级残差网路(MaxAVE-Pooling-MobileNet-18,MAPMobileNet-18)与经典分类网络相比能使参数量显著减少10倍,计算量显著减少14倍,又能略微提高精度,非常适合移动手机端、嵌入式设备的实施处理和应用。
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关键词
垃圾分类
残差网络
深度可分离卷积
轻量级网络
原文传递
题名
基于轻量级残差网路的垃圾图片分类方法
被引量：
18
1
作者
袁
建
野
南新元
蔡鑫
李成荣
机构
新疆大学电气工程学院
中国科学院自动化研究所智能制造技术与系统研究中心
出处
《环境工程》
CAS
CSCD
北大核心
2021年第2期110-115,共6页
文摘
近年来,我国生活垃圾总量每年以10%的速度增长。但是生活垃圾的分类处理能力及技术相对比较有限和落后。基于机器视觉的分类方法一直是广泛使用的方法,而传统的视觉分类网络目前面临着参数多、计算量大、分类精度不高和分类时间长的问题。因此,提出使用最大平均组合池化(Max-AVE Pooling)代替Res Net-50Bottleneck中的最大池化(Max Pooling)与平均池化(AVE Pooling);通过使用深度可分离卷积代替Res Net-50Bottleneck中的标准卷积的方法对垃圾图片进行分类。实验结果表明,该轻量级残差网路(MaxAVE-Pooling-MobileNet-18,MAPMobileNet-18)与经典分类网络相比能使参数量显著减少10倍,计算量显著减少14倍,又能略微提高精度,非常适合移动手机端、嵌入式设备的实施处理和应用。
关键词
垃圾分类
残差网络
深度可分离卷积
轻量级网络
Keywords
garbage classification
residual network
deep separable convolution
lightweight net
分类号
TP391.41 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
X799.3 [自动化与计算机技术—计算机科学与技术]
原文传递
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于轻量级残差网路的垃圾图片分类方法
袁
建
野
南新元
蔡鑫
李成荣
《环境工程》
CAS
CSCD
北大核心
2021
18
原文传递
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