基于YOLO-v4的海滩垃圾识别算法研究

摘要

海滩垃圾日益增多,流入大海不但会对海洋环境造成污染,而且会影响海洋生物健康。对海滩垃圾进行识别并分类处理具有重要意义。提出基于改进的(you only look once version4,YOLO-v4)目标检测算法的垃圾识别分类方案。通过现场拍摄海滩垃圾图片,建立垃圾数据库;改进的YOLO-v4算法在传统的YOLO-v4网络架构SCPDarkNet53上融入混合空洞卷积结构,增强感受域的连续性,降低信息在池化过程中造成信息丢失的程度。引入空间锯齿空洞卷积,获取更多细节特征,将数据集导入改进后YOLO-v4架构中,实现图像中垃圾种类的识别。实验研究表明,相比YOLO-v4通用算法,所提算法在识别海滩垃圾的准确率提升了6%,对海滩环境的保护有一定的推广意义。

关键词

YOL0-v4 / 海滩垃圾识别 / 混合空洞卷积 / 空间锯齿空洞卷积