基于mmdetection框架 和sklearn 开发的垃圾桶满溢检测程序
Setup
pip install -r requirements.txt
切换环境source activate open-mmlab
Demo
python run.py
Method
传统机器学习:SVM glcm特征 rgb hls 标准差 偏差 特征
深度学习:hrnet特征提取 cascade maskrcnn 目标检测
测试结果测试10张垃圾桶图片, 测试结果为8张正确
测试100张 75左右
测试结果
传统机器学习:144张图片 桶的数量不一, 总共测试结果ap 84 左右
深度学习:400左右样本训练模型,大图测试精度ap 75左右
优劣比较
1.优点深度学习方法 提升空间大增加样本,调整网络必然会增加map 适合使用在无法预估环境或环境变化明显的场景, 可检测分割一起测试不需要定位, 缺点:需要增加样本,迭代较慢。
2.优点传统方法速度快的方法和慢的方法 无明显精度差距,迭代快,训练速度快,使用方便 目前维持精度85,缺点精度很难上升。
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垃圾桶满溢检测,机器学习.zip
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2024-04-28
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机器学习是一门多领域交叉学科,涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多门学科。它专门研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为,以获取新的知识或技能,重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能。机器学习是人工智能的核心,是使计算机具有智能的根本途径。 机器学习的发展历程可以追溯到20世纪50年代,当时Arthur Samuel在IBM开发了第一个自我学习程序,一个西洋棋程序,这标志着机器学习的起步。随后,Frank Rosenblatt发明了第一个人工神经网络模型——感知机。在接下来的几十年里,机器学习领域取得了许多重要的进展,包括最近邻算法、决策树、随机森林、深度学习等算法和技术的发展。 机器学习有着广泛的应用场景,如自然语言处理、物体识别和智能驾驶、市场营销和个性化推荐等。通过分析大量的数据,机器学习可以帮助我们更好地理解和解决各种复杂的问题。例如,在自然语言处理领域,机器学习技术可以实现机器翻译、语音识别、文本分类和情感分析等功能;在物体识别和智能驾驶领域,机器学习可以通过训练模型来识别图像和视频中的物体,并实现智能驾驶等功能;在市场营销领域,机器学习可以帮助企业分析用户的购买行为和偏好,提供个性化的产品推荐和定制化的营销策略。 总的来说,机器学习是一个快速发展且充满潜力的领域,它正在不断地改变我们的生活和工作方式。随着技术的不断进步和应用场景的不断扩展,相信机器学习将会在未来发挥更加重要的作用。
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垃圾桶满溢检测,机器学习.zip (528个子文件)
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