【摘 要】
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为解决现存可回收垃圾分类方法较为低效，垃圾不能及时处理的问题，本文提出了一种基于多模型决策融合网络并实现了准确的垃圾分类。构建的决策融合网络以垃圾图像作为输入，选取经典神经网络Googlenet、VGG19＿BN、Resnet18分别作为3个决策模型，融合3个决策模型的决策分类结果作为最终分类结果，实现更为可靠、精确的可回收垃圾分类。模型的训练还加入了迁移学习与学习率衰减的技巧。经过数据集验证，与
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为解决现存可回收垃圾分类方法较为低效，垃圾不能及时处理的问题，本文提出了一种基于多模型决策融合网络并实现了准确的垃圾分类。构建的决策融合网络以垃圾图像作为输入，选取经典神经网络Googlenet、VGG19＿BN、Resnet18分别作为3个决策模型，融合3个决策模型的决策分类结果作为最终分类结果，实现更为可靠、精确的可回收垃圾分类。模型的训练还加入了迁移学习与学习率衰减的技巧。经过数据集验证，与其他可回收垃圾分类深度学习方法相比所提出的方法实现了更高的可回收垃圾分类准确率，其在数据集上的测试准确率达到97.67%,同时与单模型决策网络的比较结果验证了本文所提多模型决策融合方法的有效性。
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