基于残差结构和幻象模块的垃圾图片分类算法

• 作者: 郑佑顺 林珊玲 林志贤 周雄图 郭太良
• 来源期刊: 信息技术与网络安全
• 学科: 工学
• 关键词: 垃圾图片分类算法 残差结构 幻象模块 ResNet18 数据增强
• 年，卷（期）: 2021,（1）
• 所属期刊栏目: 人工智能
• 页码范围: 50-55
• 页数: 6页
• 分类号: TP391.4
• 语种: 中文
• DOI: 10.19358/j.issn.2096-5133.2021.01.009

摘要

垃圾图片分类算法对于垃圾分拣的智能化和自动化具有重要的意义,针对我国垃圾分类现状,收集制作了小型生活垃圾数据集,提出基于残差结构和幻象模块的垃圾图片分类算法.使用幻象模块代替ResNet18的普通卷积,在不降低网络性能的同时减少了网络的参数量.采用数据增强方法扩充训练数据,防止过拟合.实验结果表明,改进后网络的参数量减少了46％,识别精度提高了1％.