生活垃圾分类中神经网络样本不平衡研究OA

针对生活垃圾分类中存在的样本不平衡问题,本文基于实例分割模型Mask R-CNN神经网络展开研究,通过调整神经网络的损失函数和扩充数据集中的难分正样本来提升神经网络的检测精度。实验结果表明,该方法降低了数据不平衡对网络性能的影响,使生活垃圾的回收率得到了提升。