多尺度特征融合的轻量型垃圾分类方法

高静; 段中兴; 何宇超

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针对垃圾图像背景复杂,类别易混淆,现有垃圾分类模型难以兼顾高精度、小体积与低延时要求的问题,建立了一个多尺度特征融合的轻量型垃圾分类网络ML-Xception(Multiscale Lightweight Xception),提出多尺度特征提取模块,进行特征融合,提升特征信息的丰富性;在输出层使用锯齿状扩张卷积,增强了深层特征的提取能力;增加Dropout模块缓解过拟合问题,并对网络进行裁剪优化.在优化策略中,提出了预热与余弦退火相结合的学习率控制方法;使用Gridmask数据增强提高了数据的多样性.在“华为云人工智能大赛·垃圾分类挑战杯”提供的数据集上,分类准确率为97.3%,推理速率为25ms/张,在分类精度与推理时间等方面均优于其他模型,具有重要的工程应用参考价值.

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来源
《小型微型计算机系统》 |2023年第2期|376-382|共7页
作者
高静; 段中兴; 何宇超;
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作者单位

西安建筑科技大学信息与控制工程学院;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类信息处理（信息加工）;
关键词
垃圾分类; 扩张卷积; 多尺度特征提取; 迁移学习;

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