改进的YOLACT算法在垃圾实时分类检测的技术研究

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针对垃圾目标分类检测中物体重叠检测效果差的问题,文中设计一种改进YOLACT图像分割模型,并应用于垃圾实时检测中。根据COCO数据集制作适用于垃圾分类的数据集,通过YOLACT图像分割模型进行训练和评估监测,改进YOLACT的主干网络模块;使用Swish激活函数调整Resnet进入层模块和下采样模块以提升图像特征,同时改进YOLACT结构的检测模块;再使用Pointrend方法对检测出的分割结果与特征图像进行多层感知机(MLP)迭代融合,渲染深化边缘点特征,以融合得到的新掩码层取代原输出的掩码层。最后,进行改进YOLACT算法、SOLO算法、Mask-RCNN算法比较和消融实验。结果表明,改进YOLACT算法可提升精度、速度及垃圾图像分割的边缘效果,能够解决一部分垃圾重叠检测问题,在垃圾实时检测方面有较好的应用价值。
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