基于改进SSD的食物浪费行为识别方法

为更准确地识别现实生活中复杂环境下的食品浪费行为,提出一种改进单激发多盒检测器(SSD)算法,增强算法在检测遮挡对象时的鲁棒性。将SSD基础网络替换成Resnet,增强特征提取能力。以实际应用中数据集真实框大小为依据,重新设计SSD检测时默认框的生成比例。通过添加SE模块,使模型在训练过程中增强重要通道信息。利用双向融合特征金字塔网络(BiFPN)对不同检测层中的特征进行融合。实验结果表明,改进后的SSD目标检测算法在自制的浪费行为数据集中检测精度达到88.49%,相比原始SSD提高了5.09%。