基于SqueezeNet-Tiny的可回收垃圾智能垃圾桶設(shè)計(jì)及實(shí)現(xiàn)

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摘 要：文章提出一種對(duì)SqueezeNet神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)改進(jìn)策略，通過刪除第三個(gè)Maxpooling層，同時(shí)將第一個(gè)卷積層的卷積核大小設(shè)置成3×3，創(chuàng)建輕量化SqueezeNet-Tiny模型，并在具有復(fù)雜背景的可回收垃圾數(shù)據(jù)集（Recyclable Waste Dataset，簡(jiǎn)稱RW Dataset）上驗(yàn)證了改進(jìn)的有效性。（剩余6350字）