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DOI: 10.18686/jsjxt.v3i2.46740

改进残差网络以增强垃圾分类

唐子煊, 周丽

四川大学锦城学院计算机与软件学院

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摘要：随着计算机技术的提升，垃圾分类问题成为当今热门的话题。垃圾分类的目的在于将垃圾种类分类处理，各种垃圾的处理方式不同，将提高可回收垃圾的再利用率。本文通过ResNet18原有的网络对垃圾分类进行识别，由于该模型是基于ImageNet实现分类，因此需要达到更好的效果，则需要对垃圾分类的数据集作迁移学习，以增强识别垃圾分类的能力。在ResNet18中，增加当前神经网络层数，最终达到的减少训练次数的同时，达到提高准确率，并且需要防止过拟合。

关键词：

ResNet18；垃圾分类残差网络

Universe Scientific Publishing

ISSN：2661-3719

年,卷(期)：2021,3(2)