基于改进YOLOv3算法在垃圾检测上的应用

来源 :光电子·激光 | 被引量 : 0次 | 上传用户：xinwang01

【摘要】

：

现阶段我国主要靠人工对垃圾进行分拣,存在安全系数低、效率低下等问题。传统目标检测方法针对种类繁多,形态各异的垃圾目标不易设计特征,鲁棒性较差,为实现自然环境下垃圾的快速精准识别,本文提出一种基于深度学习的轻量级垃圾分类检测方法。该方法通过引入CIOU边框回归损失函数来提高回归框准确率;针对低功耗移动设备终端的部署,提出一种以YOLOv3目标检测算法为基础,结合MobileNetV3的特征提取网络,

【作者】

：

许伟熊卫华姚杰沈云青

【机构】

：

浙江理工大学机械与自动控制学院,浙江杭州310018

【出处】

：

光电子·激光

【发表日期】

：

2020年09期

【关键词】

：

YOLOv3 垃圾检测 GRU 目标检测深度可分离卷积

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