经过深入的挖掘、研究和分析,彭思诚、翟易宏、陈智勇、卢翰林、王松将研究成果形成了论文《基于改进PicoDet的垃圾实时检测方法》,并发表在IEEE智能控制、测量与信号处理国际学术会议中。基于改进PicoDet的垃圾实时检测方法能够在很大程度上实现低算力环境下的垃圾实时检测。
论文主要从以下几个方面详细介绍了改进PicoDet的垃圾实时检测方法。引言部分,为大家介绍了基于改进PicoDet的轻量级垃圾检测方法的形成背景以及该检测方法的积极作用。第二部分为学生介绍了实验中所用到的材料和方法,分别介绍了目标检测模型、模型改进、实验数据集和数据预处理。在模型改进里,细致阐释了neck改进和损失函数改进两种改进模型改进方法。
第三部分是本次实验的结果和讨论部分。先是向大家说明了实验的硬性条件,然后详细介绍了本次实验的模型性能的评价指标,然后对PicoDet进行消融实验,来验证改进点的有效性。在此基础上,与其它模型对比实验,将改进PicoDet与目标检测模型SSD、NanoDet、YOLOv5在相同数据集上进行对比实验。
最后一部分为结论部分。再次复盘了基于改进PicoDet的垃圾实时检测方法的优势作用,并且将论文的研究成果迁移到未来的发展中,为未来工作中对数据集进行扩充增加更多类型的垃圾、加强模型对小目标物的识别精度提供积极助力。(武汉东湖学院刘张源彭思诚)
