基于YOLOv5的可回收垃圾检测与分类算法研究

垃圾分类盒：厨房垃圾、可回收、湿垃圾、干垃圾分类明确。 #生活技巧# #收纳整理方法#

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目录

第1章 绪论

1.1 课题背景与意义

1.2 国内外研究现状

1.2.1 垃圾分类国内外研究现状

1.2.2 目标检测国内外研究现状

1.3 主要研究内容

1.4 论文组织结构

第2章 相关理论与技术

2.1 YOLOv5 目标检测算法

2.1.1 YOLOv5网络结构

2.1.2 输入端

2.1.3 New CSP-Darknet53特征提取网络

2.1.4 特征融合和多尺度预测

2.1.5 非极大值抑制

2.2 神经网络优化技术

2.2.1 反向传播与优化算法

2.2.2 归一化处理

2.2.3 数据增强

2.3 本章小结

第3章 基于特征融合和注意力机制的垃圾检测与分类算法

3.1 数据集

3.1.1 数据集的收集整理

3.1.2 数据集的标注

3.2 多尺度检测和加强特征融合

3.3 融入注意力机制

3.3.1 注意力机制介绍

3.3.2 在YOLOv5中嵌入SE模块

3.4 实验与分析

3.4.1 评价指标与参数解析

3.4.2 训练模型

3.4.3 实验结果分析

3.4.4 测试分析

3.4.5 消融实验与对比实验

3.5 本章小结

第4章 基于轻量化网络MobileNet的垃圾检测与分类算法

4.1 改进Backbone

4.1.1 深度可分离卷积

4.1.2 轻量级网络MobileNet

4.2 改进Focal Loss

4.3 实验与分析

4.3.1 训练模型

4.3.2 实验结果分析

4.3.3 测试分析

4.3.4 消融实验与比对实验

4.4 对比与分析

4.5 本章小结

第5章 总结与展望

5.1 工作总结

5.2 课题展望

参考文献

攻读硕士学位期间的科研成果和其他获奖情况

致谢

声明

网址：基于YOLOv5的可回收垃圾检测与分类算法研究 https://www.yuejiaxmz.com/news/view/959701

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