10.3969/j.issn.1672-6944.2019.20.050
基于YOLO V3的垃圾自动定位及分类方法
目前垃圾分类主要依靠人工来进行,存在效率低、对人体健康有害的问题,文章提出了基于YOLO V3的垃圾自动定位及分类方法.首先,采集公共场所的废弃物图像并进行标注;其次,通过K-mean++确定先验框大小;最后,加载ImageNet数据集上预训练的权重进行迁移训练.结果显示:该方法能够有效完成垃圾的定位及分类,mAP可达82.87%.
YOLOV3、K-mean++、数据增强、垃圾分类
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2019-12-19(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
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