基于PP-PicoDet技术的智能垃圾分类
来源：计算机测量与控制杂志2023年第10期北京时间：
作者：倪吴广,汪朵拉,张卓
单位：河海大学常州校区
摘要：目前在垃圾分类目标检测上大多采用YOLOv5系列算法，该算法在相同参数量的情况下，检测精度和检测速度都相对不太高，难以满足实际应用需求。论文对基于PP-PicoDet技术的垃圾分类目标检测应用进行了研究，并将其与几种常见的垃圾分类目标检测算法进行实验对比分析；结果表明，PP-PicoDet算法能够在使用更少的参数量的情况下，实现较高的检测精度和速度，能够满足移动端部署需求。
关键词：垃圾分类;深度学习;目标检测;YOLOv5;PP-PicoDet轻量级模型
基金资助：国家自然科学基金项目(12274113)
