基于ResNet网络的垃圾分类模型研究

垃圾分类问题对于环境保护和可持续发展至关重要。传统的垃圾分类模型在处理复杂场景时存在性能瓶颈，而ResNet网络以其深度残差学习结构在图像识别任务中取得了显著的成功。为进一步提升垃圾分类模型的性能，本文在ResNet网络基础上进行了改进，引入了注意力机制和增强的特征提取策略。通过对垃圾分类数据集的训练，验证了改进ResNet网络在垃圾分类准确性和泛化性能上的优势，所提出的模型在不同垃圾类别上均取得了较高的分类准确度，实验结果表明相较于ResNet50，本文提出的垃圾分类模型提高了1.9%的准确率。本研究为垃圾分类问题的解决提供了一种更有效的解决方案，也为其他复杂图像分类问题提供了有益的借鉴。

随着人们对环境保护意识的逐渐增强，垃圾分类[1]成为了一个备受关注的问题。垃圾分类不仅可以有效减少垃圾的数量，还可以提高资源的利用率，降低对环境的影响。近年来，深度学习技术在图像识别领域取得了显著进展，被广泛应用于垃圾分类任务中[2] [3] [4]。

ResNet 是一种深度残差网络，因其在ImageNet 比赛上的优异表现而备受瞩目。ResNet 通过引入跨层连接和残差块来解决深度神经网络中梯度消失和过拟合等问题。然而，在实际应用中，传统的ResNet模型仍然存在一些局限性，如特征表达能力有限、训练效率低下等。因此，需要采用一些改进措施来提高模型的性能。

本文在ResNet 的基础上，针对垃圾识别中背景颜色易混淆的问题，提出在主网络的BottleNeck 层加入CBAM 注意力机制的解决方案；为克服部分样本单一化挑战，采用多种数据增强策略；为改善样本不平衡而导致的模型过拟合，提出使用标签平滑和Focal Loss 结合的损失函数；从而构建一种基于改进ResNet 网络的垃圾分类模型。最后在一个公开的垃圾分类数据集上进行实验，比较本文构建的模型和传统的ResNet 模型在分类准确率方面的表现。

2. 数据集 2.1. 基础数据集 本文采用图片质量较高、图片数据量较大的华为垃圾分类数据集作为基础数据集。

华为垃圾分类数据集共包含19,735 张图片，图片数据共分为4 个大类和40 个小类。垃圾分类数据小类类别及数量直方图如图1 所示。垃圾分类数据大类类别及数量表如表1 所示。

Table 1. Garbage classification data categories and quantity table 表1. 垃圾分类数据大类类别及数量表 类别 可回收垃圾 其它垃圾 厨余垃圾 有害垃圾 数量 8494 1684 3360 1145