基于深度卷积神经网络的自动垃圾分类  

Automatic Garbage Classification Based on Deep Convolutional Neural Network

作　　者：桑一梅[1] 陆萍[1] Sang Yimei;Lu Ping

机构地区：[1]苏州经贸职业技术学院信息技术学院,江苏苏州215009

出　　处：《甘肃科技纵横》2022年第3期1-3,34,共4页Scientific & Technical Information of Gansu

基　　金：苏州经贸职业技术学院院级科研项目“基于深度学习模型的自动垃圾分类投放系统”(项目编号:YJ-ZK2107)。

摘　　要：垃圾分类已经成为当前社会生活的新风尚。本论述针对当前垃圾分类工作环境差和容易分类出错的问题,研究基于深度学习的垃圾自动分类方法,并设计基于深度残差卷积神经网络ResNet50的垃圾识别方法。为避免垃圾图像数据集中训练数据量的不足,采用对使用ImageNet训练好的ResNet50模型进行迁移微调的方法来优化网络参数。在华为云垃圾图像数据集上的实验结果表明,该方案可以到94%左右的分类准确率,基本上能够满足城市生活垃圾自动分类的需求。

关 键 词：深度学习 卷积神经网络 迁移学习 图像识别 垃圾分类 

分 类 号：TP391.4[自动化与计算机技术—计算机应用技术]