【摘 要】
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针对垃圾数量繁多、一张图片包含多个垃圾物体的情况，文中提出基于改进MobileNet网络的垃圾检测与分类算法，将MobileNet网络融合进YOLOv5（You Only Look Oncev5）目标检测算法，同时在主干部分引入卷积注意力模块（Convolutional Block Attention Modul，CBAM）筛选有意义的信息，利用视觉Transformer（Vision Trans
【机 构】
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上海理工大学光电信息与计算机工程学院
【基金项目】
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国家自然科学基金（62276167）；
论文部分内容阅读
针对垃圾数量繁多、一张图片包含多个垃圾物体的情况，文中提出基于改进MobileNet网络的垃圾检测与分类算法，将MobileNet网络融合进YOLOv5（You Only Look Oncev5）目标检测算法，同时在主干部分引入卷积注意力模块（Convolutional Block Attention Modul，CBAM）筛选有意义的信息，利用视觉Transformer（Vision Transformer）聚合形成图像特征，并加入使用了加权双向特征金字塔网络区别不同特征的贡献度，同时引入了高效通道注意力（Efficient Channel Attention，ECA）模块对图像特征进行组合并传递给预测层。最后，为了在垃圾目标之间有遮挡的情况下获得更好的性能，使用软性非极大值抑制（soft-Non Maximum Suppression，soft-NMS）方法，以及利用Alpha-IoU（Alpha-Intersection over Union）损失函数对提取的特征进行预测。实验结果表明，使用文中提出的方法，能够实现多目标多类别垃圾的定位与识别，且mAP值达到了90.31%，相较于YOLOv5网络提升了4.95%，处理速度也缩短了约2.4 s。相较于融合ResNet网络的Faster R-CNN算法等，文中提出的算法在保证准确率的前提下，提升了处理效率。
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