【摘 要】
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随着社会经济和科技水平的不断发展,人们在日常生活中产生的垃圾越来越多,将这些垃圾进行分类存放和处理,对于可回收资源的再利用和保护自然环境来说具有重要意义。但是由于很多居民对于垃圾分类相关知识的缺乏,导致目前垃圾在源头分类的准确率和效率并不高。近年来,卷积神经网络的飞速发展,使借助深度学习技术实现垃圾的智能分类具有了现实的可能性。如果将垃圾图像分类模型嵌入到分类垃圾桶中,通过识别垃圾图像来辅助居民进
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随着社会经济和科技水平的不断发展,人们在日常生活中产生的垃圾越来越多,将这些垃圾进行分类存放和处理,对于可回收资源的再利用和保护自然环境来说具有重要意义。但是由于很多居民对于垃圾分类相关知识的缺乏,导致目前垃圾在源头分类的准确率和效率并不高。近年来,卷积神经网络的飞速发展,使借助深度学习技术实现垃圾的智能分类具有了现实的可能性。如果将垃圾图像分类模型嵌入到分类垃圾桶中,通过识别垃圾图像来辅助居民进行垃圾分类,就能够大幅提高垃圾分类处理的准确率和效率,并且能够强化居民对于垃圾分类相关知识的记忆。同时,垃圾图像具有类别繁多、特征复杂的特点,现有垃圾图像分类模型的准确率还可以进一步提升;嵌入式分类垃圾桶的硬件、软件资源都有限,为了使模型更适合应用到智能垃圾桶中,需要压缩模型的体积,或者使用体积较小的图像分类模型。基于以上背景,本文通过在模型中添加注意力机制和知识蒸馏这两种方法,对现有的图像分类模型进行了改进,旨在实现一个体积小、准确率高的垃圾图像分类模型。本文首先在Dense Net的结构基础上添加CBAM(Convolutional block attention module)注意力模块,通过Dense Net能够高效传递图像特征的特点,以及CBAM注意力模块能够从通道维度和空间维度共同提取特征的特点,有效提高该模型在垃圾图像数据集上的准确率,使模型的准确率最终达到90.8%,比原Dense Net模型在该数据集上的准确率提高了4.13%。然后针对轻量级网络Mobile Net使用知识蒸馏框架,将Dense Net+CBAM模型中关于垃圾图像的知识蒸馏出来并转移到Mobile Net中,大幅提高了该模型在垃圾图像数据集上的准确率,使“学生”模型Mobile Net的准确率达到93.5%,比“教师”模型Dense Net+CBAM的准确率提高2.7%,同时该模型的参数量仅有Dense Net+CBAM模型的三分之一左右,实现了一个参数量更小但准确率更高的垃圾图像分类模型。本文分别利用添加注意力机制和知识蒸馏这两种方法对现有图像分类模型进行改进,有效提升了模型的准确率,得到了一个准确率较高并且参数量较小的垃圾图像分类模型。因此,本文在理论上为垃圾图像分类模型的改进和优化提供了新的思路,同时在实际应用中,为解决垃圾分类难的问题提供了智能化的解决办法。
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