Polyth-Net：基于深度学习的聚乙烯袋垃圾分类分类
计算机视觉与模式识别
2021-01-26 v4 机器学习
图像与视频处理
摘要
自发明以来，聚乙烯一直是对环境的威胁。它不可生物降解且极难回收。即便经过许多宣传运动和实践活动，从废弃物中分离聚乙烯袋仍是人类文明面临的挑战。部署的主要分拣方法是人工手拣，这对工人造成危险的健康危害，且因人为错误而效率低下。本文中，我设计并研究了一种使用深度学习模型及其效率的基于图像的聚乙烯袋分类。本文聚焦于该模型在数据集上性能的架构和统计分析以及分类中遇到的问题。它还提出了一种改进的损失函数，以专门检测聚乙烯而不论其个体特征。它旨在帮助当前环境保护努力，并挽救无数因当前方法所致危害而丧失的生命。
引用
@article{arxiv.2008.07592,
title = {Polyth-Net: Classification of Polythene Bags for Garbage Segregation Using Deep Learning},
author = {Divyansh Singh},
journal= {arXiv preprint arXiv:2008.07592},
year = {2021}
}