基于深度残差收缩网络的校园垃圾图像分类

作者:王玉; 张燕红; 周昱洲; 林鸿斌
来源:吉林大学学报(信息科学版), 2023, 41(01): 186-192.
DOI:10.19292/j.cnki.jdxxp.2023.01.019

摘要

针对现实生活中垃圾分类知识普及不够,许多城市和学校都面临着垃圾分类困难的问题,利用神经网络对分类问题的高效性和准确性,通过一种基于ResNet网络和SENet网络的深度残差收缩网络实现垃圾图像分类。通过对Garbage数据集进行筛选得到实验所需数据集,并对ResNet进行改进,将SENet和软阈值化操作加入ResNet结构中。实验结果表明,该方法通过网络训练和超参数调整,得到了较好的识别率,在校园垃圾分类中获得了较好的识别效果,具有一定可行性。

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