[发明专利]一种基于轻量卷积神经网络的垃圾分类方法有效
| 申请号： | 201911405696.5 | 申请日： | 2019-12-30 |
| 公开（公告）号： | CN111126333B | 公开（公告）日： | 2022-07-26 |
| 发明（设计）人： | 石翠萍;王涛;李静辉;靳展;王天毅 | 申请（专利权）人： | 齐齐哈尔大学 |
| 主分类号： | G06V20/10 | 分类号： | G06V20/10;G06V10/764;G06V10/82;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08;G06Q50/26 |
| 代理公司： | 哈尔滨市松花江专利商标事务所 23109 | 代理人： | 时起磊 |
| 地址： | 161006 黑龙江*** | 国省代码： | 黑龙江;23 |
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| 摘要： | 一种基于轻量卷积神经网络的垃圾分类方法，它属于垃圾分类技术领域。本发明解决了现有方法不能同时兼具低模型复杂度和高分类精度的问题。本发明将特征提取层分为9个部分，每一部分的卷积均采用深度可分离卷积和普通卷积相结合的方法，且卷积核大小交替采用1×1和3×3，并对每一次卷积的结果进行批量归一化处理。不同于常用的ReLU激活函数和Flatten连接层，本发明模型采用Leaky ReLU作为激活函数，以及全局平均池化层作为连接层。实验结果表明，该网络在TrashNet数据集上进行训练测试后，得到了93.02％的准确率，具有较高的分类精度，且模型的复杂度较低，可以同时兼顾分类精度和模型复杂度。本发明可以应用于垃圾的智能分类。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 卷积 神经网络 垃圾 分类 方法 | ||
【主权项】：
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