基于显著性检测和EfficientNet的垃圾分类算法研究

垃圾分拣的智能化和自动化对改善城市环境具有重要的意义,论文基于西安市2021垃圾分类数据集,提出了一种基于物体显著性检测和EfficientNet的垃圾分类算法。首先针对数据特点,采用U²-Net物体显著性检测模型获取物体语义显著区域,进而获取物体区域,去除复杂背景影响,然后结合数据增强及余弦调整策略,基于EfficientNet迁移学习构建垃圾分类模型。试验结果表明,该方法识别精度可达94.2%,可有效提升垃圾分类效率。