一种基于深度学习的可回收垃圾分类识别方法

本发明提供一种基于深度学习的可回收垃圾分类识别方法，包括：获取可回收垃圾图像数据集，使用数据增强技术填充数据集后划分为训练集和测试集；建立基于EfficientNetV1‑B0的可回收垃圾分类识别模型，在模型的特征提取模块之前加入STN模块，并在模型的特征提取模块中加入CBAM模块得到改进后的可回收垃圾分类识别模型；将数据集进行预处理后输入到改进后的可回收垃圾分类识别模型中进行训练，得到训练好的模型；将测试集输入到训练好的模型进行验证，得到最佳模型；导出最佳模型进行可回收垃圾分类检测并对识别准确率进一步优化，得到最终的可回收垃圾分类识别模型，对垃圾图片进行识别与分类。本发明方法实现了可回收垃圾准确快速分类的同时提高识别准确率。