摘要
本发明属于视觉目标检测技术领域，提供了一种垃圾分类检测方法、装置、边缘设备及存储介质，该方法包括获取垃圾的图像；根据图像构建数据集；引入MSFEC模块对YOLOv8模型进行改进，获得L‑YOLOv8模型；将数据集输入L‑YOLOv8模型中进行训练并评估，得到垃圾分类检测模型；将数据集输入垃圾分类检测模型中进行测试，获得垃圾图像检测图。本发明的方案使得YOLOv8模型在进行多尺度特征提取来保持准确率的同时降低了参数量，以使其易于部署于内存较少的边缘设备，使得YOLOv8算法可以很好地应用在生活垃圾的分类检测上。
