[发明专利]一种基于改进YOLOv3的垃圾多目标检测方法

说明书

本发明公开了一种基于改进YOLOv3的垃圾多目标检测方法。本发明的卷积神经网络中，通过使用步长为2的7×7的卷积扩充了模型的神经元感受野有助于浅层信息的提取；使用密集卷积块构造较深的主干网络框架，有助于识别多个难以区分的目标，同时由于密集卷积本身的参数传递特性能减少模型训练至深层网络时容易出现过拟合的现象；在整个框架的基础上，配合训练参数的调整，使得整个模型可用于对复杂场景下的多目标检测任务的优化，并且检测精度较传统的模型更好，使其为智能化处理生活垃圾和多目标检测提供一种解决问题的思路和方法。

技术领域

本发明涉及一种基于改进YOLOv3的垃圾多目标检测方法，属于人工智能垃圾分类和计算机视觉领域。

背景技术

目前在计算机视觉领域常见的目标检测算法主要包括两大类：一种是以R-CNN、SSP-net和R-FCN为代表的通过生成区域候选框进行目标分类的算法；另一种是以YOLO、SSD为代表的基于端到端的对整张图片进行检测的算法。相比之下端对端的算法虽然速度上占有优势但在检测精度方面仍有进步的空间。

针对复杂背景的垃圾目标检测，有学者采用先分割出图像背景再进行目标检测的方法缓解了复杂背景的干扰但难以满足多个不同背景的需求；使用随机森林分类器进行像素级提取图像特征并进行融合能有效提高垃圾检测效果但局限于二分类问题；常见的通过聚类算法优化YOLOv3预选框来提升检测精度，但由于生活垃圾的特征不稳定容易出现异常值而干扰聚类的效果，使得精度提升不明显。

鉴于生活垃圾类型复杂且所处场景多样，而且同种类型的垃圾相似度有限，使用YOLOv3模型进行在目标检测任务的难度较大，所以有必要针对这种复杂多变的情况对模型进行改进并满足使用需求。

发明内容

本发明提供了一种基于改进YOLOv3的垃圾多目标检测方法，以用于实现垃圾多目标的检测。

本发明的技术方案是：一种基于改进YOLOv3的垃圾多目标检测方法，所述方法的具体步骤如下：

Step1、制作生活垃圾数据集并划分为训练数据集和测试数据集；

Step2、对传统YOLOv3模型结构进行改进，获得改进的YOLOv3模型结构；

Step3、基于改进的YOLOv3模型结构，对改进的YOLOv3模型结构中主干网络深度和密集连接卷积块增长率K进行调整，创建多个改进YOLOv3模型，对多个改进的YOLOv3模型进行消融实验筛选出性能最优的改进YOLOv3模型；

Step4、将性能最优的改进YOLOv3模型进行训练参数的初始设置，接着对性能最优的改进YOLOv3模型进行训练：如果为首次训练，则将训练参数中的迭代次数调大，采用较大的迭代次数对性能最优的改进YOLOv3模型进行首次训练，得到预训练权重文件；如果为再次训练，则将训练参数中的迭代次数调整为初始设置值，将预训练权重文件载入性能最优的改进YOLOv3模型进行再次训练，得到最优的训练权重；

Step5、将最优的训练权重载入到性能最优的改进YOLOv3模型，对测试数据集进行测试。

所述生活垃圾数据集通过相机拍摄或网络爬虫技术获取不同背景下的生活垃圾图像制作；其中生活垃圾分为有害垃圾、可回收垃圾、不可回收垃圾和其他垃圾；生活垃圾图像包括单目标单类别图像、单目标多类别图像、多目标单类别图像和多目标多类别图像；所述单目标单类别图像表明图像中只含有一个待检测的垃圾目标，所述单目标多类别图像表明图像中包含有多种不同类别的垃圾且每种垃圾只有一个，所述多目标单类别图像表明图像中包含有多个同一种类别的垃圾目标，所述多目标多类别图像表明图像中随机组合多类不同类别的多类别垃圾图像。

所述改进的YOLOv3模型结构包括1个大尺寸卷积、3个卷积模块、4个密集连接卷积块、4个降采样层、2个上采样层和3个YOLO层；其4个密集连接卷积块构成主干网络；