《表4 不同模型测试结果》
从图9可以看出,在不同的物体形状,大小和光照环境等条件下,本文的垃圾识别分类模型能够满足在复杂场景中的垃圾识别.同时为测试本算法的整体性能,在收集的垃圾图片测试数据集上进行了训练和测试.分别使用2种不同大小的模型(即输入图像大小不同),分别是SSD300和SSD500,测试得到的目标检测平均精确率mAP(mean Average Precision),如表4所示.
图表编号 | XD0075360800 严禁用于非法目的 |
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绘制时间 | 2019.06.01 |
作者 | 彭昕昀、李嘉乐、李婉、刘杏洲、张程发、林显新、欧嘉诚 |
绘制单位 | 韶关学院学报编辑部、韶关学院物理与机电工程学院 |
更多格式 | 高清、无水印(增值服务) |