【摘 要】
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利用基于深度学习的VGG-16卷积神经网络模型,对涵盖4个大类243个小类生活垃圾的77 656张图像进行分类检测识别。为了保证模型检测的准确性,先引入Retinex算法对图像进行增强处理,然后对分类交叉熵损失函数进行改进,加入L_1正则化和L_2正则化,构建新的损失函数。实验结果显示,使用原VGG-16网络模型对垃圾图像进行分类,准确率为94.43%,损失值为0.53;引入Retinex算法对图
【机 构】
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重庆科技学院电气工程学院,重庆科技学院数理与大数据学院
【基金项目】
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重庆市基础研究与前沿探索专项“面向无害化垃圾焚烧发电的二噁英异常排放复合成因诊断方法”(CSTC2019JCYJ-MSXM0220),“非平行平面下融合表面微分几何的复杂场景三维立体智能研究及应用”(CSTC2018JCYJAX0239),重庆市技术创新与应用示范项目“深度学习框架下面向氮氧化物减排的垃圾焚烧状态在线监控系统设计”(CSTC2018JSCX-MSYBX0023),重庆科技学院硕士研
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利用基于深度学习的VGG-16卷积神经网络模型,对涵盖4个大类243个小类生活垃圾的77 656张图像进行分类检测识别。为了保证模型检测的准确性,先引入Retinex算法对图像进行增强处理,然后对分类交叉熵损失函数进行改进,加入L_1正则化和L_2正则化,构建新的损失函数。实验结果显示,使用原VGG-16网络模型对垃圾图像进行分类,准确率为94.43%,损失值为0.53;引入Retinex算法对图像进行增强处理后,准确率为95.56%,损失值为0.36;在损失函数中加入L_1或者L_2正则化后,分类
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