基于ResNet50的列车常见垃圾自动分类算法

张丽艳; 赵艺璇; 牟钰鹏; 李林

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基于ResNet50的列车常见垃圾自动分类算法

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针对现今的智能垃圾桶使用方法大都无法应用在列车的问题,提出了一种基于迁移学习方法的智能垃圾分类方法.首先建立了12种列车常见垃圾数据集,并应用迁移学习ResNet50模型进行模型设计与参数设计,给出了模型的准确率与模型收敛速度曲线,并与Inception-V3模型进行了对比实验,实验结果表明ResNet50模型有更好的识别效果.最后通过PyQt5编写GUI仿真系统,实现了基本的拍照与分类识别功能.

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来源
《大连交通大学学报》 |2021年第4期|101-105|共5页
作者
张丽艳; 赵艺璇; 牟钰鹏; 李林;
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作者单位

大连交通大学电气信息工程学院辽宁大连 116028;

大连交通大学电气信息工程学院辽宁大连 116028;

大连交通大学电气信息工程学院辽宁大连 116028;

大连交通大学电气信息工程学院辽宁大连 116028;

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正文语种 chi
中图分类
关键词
智能垃圾桶; 迁移学习; ResNet50; Inception-V3;

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