融合GhostNet的YOLOv5垃圾分類方法
所屬分類：技術(shù)論文
上傳者：wwei
文檔大?。?span>5286 K
標(biāo)簽： 垃圾分類 ECA GhostNet
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文檔介紹：垃圾分類是建設(shè)生態(tài)文明的重要一環(huán),，為解決重量級(jí)模型難以部署移動(dòng)端設(shè)備的問題,，提出基于YOLOv5網(wǎng)絡(luò)改進(jìn)的垃圾圖像分類方法。采用融合GhostNet的主干網(wǎng)絡(luò),，用線性運(yùn)算代替?zhèn)鹘y(tǒng)卷積運(yùn)算,，降低了模型的參數(shù)量，提高了模型推理速度,；通過在網(wǎng)絡(luò)中加入改進(jìn)版通道注意力模塊,，強(qiáng)化重要的通道特征，獲取更多深層次的特征信息,；采用加權(quán)邊界融合方法,，提升檢測(cè)框的定位精度。經(jīng)實(shí)驗(yàn)證明,，該方法在自制數(shù)據(jù)集中較原模型的精度提高了8.5%,，參數(shù)量減少了46.7%，平均推理速度提高了1.22 ms,，實(shí)現(xiàn)了精度和推理速度的綜合提升,。 垃圾分類；ECA,；GhostNet,；YOLOv5
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