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摘要
垃圾分类是构建绿色城市的重要途径。传统的垃圾分类是由人工进行，分类不彻底，工作强度大，不利于环境保护与资源再利用。为提高垃圾分类的准确性，提出了一种基于VGG16网络的轻量化网络模型LW-GCNet (light weight garbage classify network)。该网络模型通过引入深度可分离卷积和SE(squeeze-and-excitation)模块来进行特征提取，并将垃圾图像的浅层和深层特征有机融合，在减少计算量的同时，增强了待分类垃圾图像通道之间的依赖关系，为分类提供多层次的语义信息。此外，LW-GCNet模型采用自适应最大池化和全局平均池化取代VGG16网络中的全连接层，有效降低了参数量。利用由4类垃圾图像构成的数据集GRAB125对LW-GCNet性能进行验证。实验结果表明：该方法在保证识别速度的前提下，识别平均准确率达到77.17%,参数量为3.15M,易于在户外的嵌入式系统中进行部署。
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