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改进型MobileNetv2模型在智能垃圾分类系统的应用研究 被引量:3

Application of improved MobileNetv2 model in intelligent garbage sorting system
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摘要 基于图像处理技术设计了智能垃圾分类系统。模型利用MobileNetv2网络具有的优异特征提取和分类能力实现图像特征提取,通过迁移学习方法,将提取到的特征迁移到目标网络上,防止训练过程中因数据增强和数据扩充产生的过拟合现象,提高了模型准确率,实验表明该垃圾分类模型具有更高的垃圾处理效率[1]。 This paper designs an intelligent garbage sorting system based on image processing technology.The model uses the excellent feature extraction and classification ability of MobileNetv2 network to realize image feature extraction.Through the transfer learning method,the extracted features are transferred to the target network to prevent the over fitting phenomenon caused by data enhancement and data expansion in the training process,and the accuracy of the model is improved.Experiments show that the garbage sorting model has high garbage treatment efficiency.
作者 曹思亮 张贵平 何志琴 张运青 吕琼瑶 CAO Siliang;ZHANG Guiping;HE Zhiqin;ZHANG Yunqing;L Qiongyao
出处 《现代机械》 2023年第2期87-91,共5页 Modern Machinery
基金 2021年贵州大学srt项目:自动循迹电动康复床设计 贵州大学校级教改xjg2021006 2021年贵州大学srt项目:图像识别在垃圾分类里的应用研究。
关键词 垃圾分类 MobileNetv2 迁移学习 数据增强 数据扩充 远程通信 garbage sorting MobileNetv2 transfer learning data enhancement data expansion remote communication
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