基于CenterNet的垃圾分类检测方法

Industrial Control Computer（2020）

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摘要

针对现有垃圾分类检测方法存在的准确率低、适应性差、较难满足工业环境下实时检测需求等问题,提出了一种基于CenterNet的垃圾分类检测方法.首先,收集了不同种类垃圾图像完成数据集制作,而后对训练样本进行扩充并使用CenterNet网络进行训练.最终实验表明,该方法在复杂环境下有较强的鲁棒性和稳定性,可以快而准地完成垃圾目标的检测,检测时间仅需25ms,平均精度mAp可达98.2％,有望应用于工业输送场景下垃圾目标的实时检测.

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