提升回收效率：深度学习模型在垃圾分类中的比较分析

随着全球人口的持续增长和消费习惯的升级，垃圾产量急剧增加。这一形势对垃圾管理和回收操作的优化构成了重大挑战。本研究通过分析多种深度学习模型——包括卷积神经网络（CNN）、AlexNet、ResNet、ResNet50结合支持向量机（SVM）以及Transformer——在广泛垃圾类别上的表现，来应对垃圾分类回收这一紧迫问题。研究在参数设置、类别准确率、总准确率和模型参数量等多个维度上对这些模型进行了细致比较，以建立统一的评估标准。本研究提出了一种将SVM与深度学习框架（特别是ResNet50）相结合的新方法。结果表明，该方法在复杂垃圾类别上显著提升了准确率。此外，Transformer模型在平均准确率上超越了其他模型，展现了其在复杂分类任务中的优势。为了提升在表现不佳类别上的性能，研究倡导扩大数据集、采用数据增强以及利用Transformer等先进模型，并改进训练方法。本研究为多类别垃圾回收的未来发展铺平了道路，并强调了深度学习在促进环境可持续性方面的关键作用。