节点文献

基于改进YOLOv4的垃圾识别研究

  • 推荐 CAJ下载
  • PDF下载
  • 不支持迅雷等下载工具,请取消加速工具后下载。

【作者】 胡亚兰; 柯敏毅;

【机构】 湖北工业大学计算机学院;

【摘要】 本文首先创建了自制的生活垃圾数据集,并针对垃圾数据集类间相似、类内差异大的问题,提出了一种加入三重注意力机制的改进的YOLOv4算法,提升有效的特征通道权重,加强特征提取能力。将改进后的网络模型在自制的数据集上进行训练、验证和测试,实验结果表明,改进算法可以有效提高垃圾识别的准确率。

【关键词】 注意力机制; YOLOv4; 垃圾识别;
  • 【文献出处】 电子技术与软件工程 ,Electronic Technology & Software Engineering , 编辑部邮箱 ,2021年21期
  • 【分类号】TP391.41;X799.3
  • 【被引频次】1
  • 【下载频次】253
节点文献中: 

本文链接的文献网络图示:

本文的引文网络