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基于改进EfficientNetV2网络的垃圾图像分类算法
1
作者
张振利
陈源
+1 位作者
付豪
曾璐
《科学技术与工程》
北大核心
2025年第10期4229-4238,共10页
目前主流垃圾图像分类算法中存在数据集普适性差、垃圾识别种类少、分类算法局限于特定环境等问题。针对这些问题,结合垃圾图像分类的快速性与准确率的要求,提出了一种基于改进EfficientNetV2网络的垃圾图像分类算法。该算法以Efficient...
目前主流垃圾图像分类算法中存在数据集普适性差、垃圾识别种类少、分类算法局限于特定环境等问题。针对这些问题,结合垃圾图像分类的快速性与准确率的要求,提出了一种基于改进EfficientNetV2网络的垃圾图像分类算法。该算法以EfficientNetV2网络作为基准模型,通过添加SK(selective kernel)注意力机制提升分类的快速性,使用迁移学习策略提升分类的准确率。该算法利用深度学习模型框架对垃圾图像进行处理,无需对数据集图像特征进行人工提取,在实现对垃圾图像快速准确分类的同时增加了垃圾识别的种类。实验表明,新的算法在自建数据集上的准确率为99.71%,相较于GoogleNet等其他算法,提升了至少4.77%。在时间上相较于VggNet19算法等,提升了至少50%。通过改进EfficientNetV2网络,实现了更为准确快速的垃圾分类,为日益激增的垃圾问题提供了一种科学高效的解决方案。
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关键词
垃圾分类
深度学习
EfficientNetV2
卷积神经网络
SK注意力机制
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题名
基于改进EfficientNetV2网络的垃圾图像分类算法
1
作者
张振利
陈源
付豪
曾璐
机构
江西理工大学电气工程与自动化学院
出处
《科学技术与工程》
北大核心
2025年第10期4229-4238,共10页
基金
国家自然科学基金(62363013)。
文摘
目前主流垃圾图像分类算法中存在数据集普适性差、垃圾识别种类少、分类算法局限于特定环境等问题。针对这些问题,结合垃圾图像分类的快速性与准确率的要求,提出了一种基于改进EfficientNetV2网络的垃圾图像分类算法。该算法以EfficientNetV2网络作为基准模型,通过添加SK(selective kernel)注意力机制提升分类的快速性,使用迁移学习策略提升分类的准确率。该算法利用深度学习模型框架对垃圾图像进行处理,无需对数据集图像特征进行人工提取,在实现对垃圾图像快速准确分类的同时增加了垃圾识别的种类。实验表明,新的算法在自建数据集上的准确率为99.71%,相较于GoogleNet等其他算法,提升了至少4.77%。在时间上相较于VggNet19算法等,提升了至少50%。通过改进EfficientNetV2网络,实现了更为准确快速的垃圾分类,为日益激增的垃圾问题提供了一种科学高效的解决方案。
关键词
垃圾分类
深度学习
EfficientNetV2
卷积神经网络
SK注意力机制
Keywords
garbage classification
deep learning
EfficientNetV2
convolutional neural network
split-attention mechanism with switchable normalization
分类号
TP391.4 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于改进EfficientNetV2网络的垃圾图像分类算法
张振利
陈源
付豪
曾璐
《科学技术与工程》
北大核心
2025
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