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目录
摘要I
ABSTRACTIII
缩略词列表VI
第1章绪论1
1.1研究背景与意义1
1.2国内外研究现状2
1.2.1国内研究现状2
1.2.2国外研究现状3
1.3本文主要研究内容与结构安排5
第2章目标检测与深度学习相关理论7
2.1卷积神经网络概述7
2.2卷积神经网络基本结构7
2.2.1卷积层7
2.2.2激活层8
2.2.3池化层10
2.2.4全连接层10
2.3二阶段目标检测算法10
2.3.1R-CNN11
2.3.2FastR-CNN11
2.3.3FasterR-CNN11
2.4一阶段目标检测算法12
2.4.1SSD系列12
2.4.2YOLO系列12
2.5本章小结13
第3章改进YOLOv5s的轻量化生活垃圾检测算法15
3.1常用轻量化卷积神经网络15
3.1.1MobileNet系列网络原理15
3.1.2ShuffleNet系列网络原理18
3.1.3GhostNet系列网络原理20
3.2YOLOv5s模型的原理与网络结构22
3.3YOLOv5s网络结构改进23
3.3.1Mobile-YOLO网络整体结构23
3.3.2骨干网络改进23
3.3.3自注意力与卷积融合模块24
3.3.4注意力机制的改进25
3.3.5特征金字塔改进26
3.3.6知识蒸馏27
3.4实验结果与分析28
3.4.1数据集获取与制作28
3.4.2评价指标30
3.4.3实验环境与配置30
3.4.4实验1不同主干对比实验31
3.4.5实验2消融实验31
3.4.6实验3注意力模块消融实验33
3.4.7模型检测效果分析34
3.5本章小结36
第4章改进YOLOv8n的高精度有害垃圾检测算法37
4.1YOLOv8n模型的原理与网络结构37
4.2YOLOv8n网络结构改进38
4.2.1DBS-YOLO网络整体结构38
4.2.2可变形卷积39
4.2.3双层路由注意力模块41
4.2.4Soft-NMS算法42
4.3实验结果与分析43
4.3.1数据集获取与制作43
4.3.2评价指标45
4.3.3实验环境与配置46
4.3.4实验1可变形卷积对比实验46
4.3.5实验2注意力机制更换对比实验46
4.3.6实验3与其他模型对比实验47
4.3.7实验4消融实验48
4.3.8实验5特征映射
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