【摘 要】
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为了从家居源头解决垃圾分类的难题，选取Swin Transformer图卷积神经网络构建家居垃圾分类系统。该系统由三部分组成，构建垃圾分类模型、搭建安卓app、嵌套嵌入式设备。构建大规模垃圾分类数据集，进行垃圾分类实验，选取最优模型Swin Transformer，通过数据增强、迁移学习和添加全局注意力机制等策略进一步提升分类模型的性能。在数据集复杂度更高的情况下，已经超过了华为2019年垃圾分类
【基金项目】
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国家自然基金资助项目（62175059）； 河北省自然科学基金重点资助项目（F2018402285）；
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为了从家居源头解决垃圾分类的难题，选取Swin Transformer图卷积神经网络构建家居垃圾分类系统。该系统由三部分组成，构建垃圾分类模型、搭建安卓app、嵌套嵌入式设备。构建大规模垃圾分类数据集，进行垃圾分类实验，选取最优模型Swin Transformer，通过数据增强、迁移学习和添加全局注意力机制等策略进一步提升分类模型的性能。在数据集复杂度更高的情况下，已经超过了华为2019年垃圾分类挑战杯的方案，40垃圾分类的准确率达到了97.63%，超过了它的96.96%，并且param和flops远远低于其方案。搭建安卓app，通过MNN手机移动端架构，将Pytorch架构下训练的模型进行了转化和量化，让超大模型可以在轻型移动端设备完美适用，同时验证了模型转化和量化基本无精度损失，并优化了APP推理速度。
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