用于智能垃圾分选的轻量级检测算法

为实现垃圾分选自动化,确保垃圾正确分类,提出了一种基于YOLOv4的轻量级垃圾检测算法.算法对YOLOv4中的主干网络CSPDarknet53,使用层级调整后的MobileNetV3网络进行替换,使得网络架构更适用于YOLOv4网络,并提升网络的检测速度;同时结合Ghost模块和MobileNeXt网络结构思想,设计了一种全新的bottleneck,用以替换主干网络中的bottleneck,以提升模型的检测精度;接着在主干网络中添加大残差边结构,以提升网络的检测精度;然后在颈部网络之前添加CA(coordinate attention)注意力机制,进一步提升网络的检测精度;最后为避免K-means算法在聚类过程中陷入局部极值,使用二分K-means算法对垃圾检测数据集进行anchor box的重新聚类.实验结果表明,重新设计的网络与YOLOv4网络的mAP值相近,但参数量减少了89%,检测速度提升了51%,FPS值达到了67.5(on NVIDIA GeForce RTX 3060),可实现部署到算力和内存较低的嵌入式设备中.