C-ResNet:基于注意力機(jī)制的垃圾分類網(wǎng)絡(luò)

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［摘 要］ 正確的垃圾分類不僅能有效保護(hù)環(huán)境，還為后續(xù)的垃圾回收工作打下堅實(shí)基礎(chǔ)。為了提高垃圾分類的精度和模型的泛化能力，提出了一個

C-ResNet網(wǎng)絡(luò)，采用ResNet101架構(gòu)，利用CBAM注意力機(jī)制，提升對垃圾特征的提取能力，并采用EMA訓(xùn)練機(jī)制提高垃

圾分類的效果。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，與傳統(tǒng)的ResNet101網(wǎng)絡(luò)相比，C-ResNet網(wǎng)絡(luò)的平均精度均值達(dá)到92.5%，高出原網(wǎng)絡(luò)30個百分點(diǎn)，困難類別精度達(dá)到92.3%，高出原網(wǎng)絡(luò)44.5個百分點(diǎn)，分類性能優(yōu)于原網(wǎng)絡(luò)。（剩余9229字）