【摘 要】
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应用深度学习技术提出卷积神经网络(CNN)和Ghost海滩塑料制品检测模型。对于CNN海滩塑料制品检测模型,经仿真设计神经网络层数量为6,测试准确率为0.86;对于Ghost海滩塑料制品检测模型,经仿真设定合理的参数,测试准确率为0.92。在多场景海滩塑料垃圾检测任务中,Ghost凭借线性变换充分利用冗余塑料特征信息,具备较高检测准确率;与传统HOG检测模型相比,CNN和Ghost模型检测准确率分
【机 构】
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保定职业技术学院,河北 保定 071051;中国地质调查局水文地质环境地质调查中心,河北 保定 071000
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应用深度学习技术提出卷积神经网络(CNN)和Ghost海滩塑料制品检测模型。对于CNN海滩塑料制品检测模型,经仿真设计神经网络层数量为6,测试准确率为0.86;对于Ghost海滩塑料制品检测模型,经仿真设定合理的参数,测试准确率为0.92。在多场景海滩塑料垃圾检测任务中,Ghost凭借线性变换充分利用冗余塑料特征信息,具备较高检测准确率;与传统HOG检测模型相比,CNN和Ghost模型检测准确率分别高于HOG模型11%和17%。
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