基于MobileNetV2和IFPN改进的SSD垃圾实时分类检测方法

赵珊; 刘子路; 郑爱玲; 高雨

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基于MobileNetV2和IFPN改进的SSD垃圾实时分类检测方法

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针对垃圾分类检测任务中检测目标尺寸不一和小目标检测精度不高等问题,构建一种基于隐式特征金字塔网络(IFPN)和MobileNetV2的改进SSD模型的分类检测方法,对垃圾进行实时分类检测。首先,将改进后的MobileNetV2引入SSD,加入带有空洞卷积的空间金字塔池化模块(ASPP),在降低网络模型计算复杂度的同时保证网络实时性和精确性;其次,采用IFPN从网络的深层到浅层逐级融合SSD,更精确地检测出小目标;最后,使用Focal Loss函数调节正负样本之间的权重。实验结果表明,在阈值为0.4时,所提方法比传统SSD平均精确率均值(mAP)提高了4.84个百分点,检测耗时减少了72.7%,能满足边缘计算设备对模型的各项要求。

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来源
《计算机应用》 |2022年第s01期|106-111|共6页
作者
赵珊; 刘子路; 郑爱玲; 高雨;
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作者单位

河南理工大学计算机科学与技术学院;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类模式识别与装置;
关键词
垃圾分类; 目标检测; MobileNetV2; SSD; 空间金字塔池化; 隐式特征金字塔网络;

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