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摘要
随着垃圾污染问题日益严重，垃圾自动检测识别具有越来越重要的应用价值。改进了YOLOv5算法，提升了对户外复杂背景下垃圾的检测性能，收集了6个类别的户外常见垃圾的图片，建立了一个背景复杂的垃圾图片数据集，提出了一种简单、高效的方法用于生成图片中垃圾目标物的简易真值热力图。基于YOLOv5网络，以真值热力图为量化标准，设计并实验得出一种用于生成垃圾目标物预测热力图的分支结构。随后，将预测热力图送回YOLOv5的backbone结构，增加目标检测网络前向传播过程中特征图的空间注意力权重，以提高整个目标检测网络的性能，改进后的网络仅增加了少量参数，生成了效果可观的预测热力图，垃圾检测的性能得到较大提升。
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