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宽约束型包装袋垃圾分类模型设计
被引量：
1
1
作者
周晓莺
余梓唐
全秋燕
《塑料科技》
CAS
北大核心
2020年第10期93-95,共3页
借鉴空域富模型高通滤波器、量化截断机制和卷积神经网络特性,设计宽约束型包装袋垃圾分类模型。研究结果表明:方案八设计的2种量化截断机制捕获到2种约束型残差特征图,有利于特征汇聚;且应用设计的2种子卷积神经网络捕获到多样化包装...
借鉴空域富模型高通滤波器、量化截断机制和卷积神经网络特性,设计宽约束型包装袋垃圾分类模型。研究结果表明:方案八设计的2种量化截断机制捕获到2种约束型残差特征图,有利于特征汇聚;且应用设计的2种子卷积神经网络捕获到多样化包装袋信息,对包装袋垃圾的识别分类准确率为66.2%,高于传统HOG模型约6%。
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关键词
塑料
包装袋分类
深度学习
子卷积神经网络
量化
截断
原文传递
题名
宽约束型包装袋垃圾分类模型设计
被引量：
1
1
作者
周晓莺
余梓唐
全秋燕
机构
义乌工商职业技术学院
出处
《塑料科技》
CAS
北大核心
2020年第10期93-95,共3页
基金
浙江省教育厅一般科研项目(Y201942569)。
文摘
借鉴空域富模型高通滤波器、量化截断机制和卷积神经网络特性,设计宽约束型包装袋垃圾分类模型。研究结果表明:方案八设计的2种量化截断机制捕获到2种约束型残差特征图,有利于特征汇聚;且应用设计的2种子卷积神经网络捕获到多样化包装袋信息,对包装袋垃圾的识别分类准确率为66.2%,高于传统HOG模型约6%。
关键词
塑料
包装袋分类
深度学习
子卷积神经网络
量化
截断
Keywords
Plastic
Bag classification
Deep learning
Sub convolution neural network
Quantized truncation
分类号
TQ619.6 [化学工程—精细化工]
原文传递
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
宽约束型包装袋垃圾分类模型设计
周晓莺
余梓唐
全秋燕
《塑料科技》
CAS
北大核心
2020
1
原文传递
已选择
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