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이해진 (경북대학교) 이종혁 (서르) 정희철 (경북대학교)
저널정보
대한전자공학회 대한전자공학회 학술대회 2021년도 대한전자공학회 추계학술대회 논문집
발행연도
2021.11
수록면
1,066 - 1,069 (4page)

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In this paper, we propose a deep learning-based recyclable trash object detection model. The proposed deep learning model detects and classifies the recyclable trash into 7 categories: paper, carton, can, glass, pet, plastic, and vinyl. The model is developed based on YOLOv5 that is an one-stage detector. The recyclable trash object detection model showed a final mAP performance of 0.9289 and F1 score of 0.8937 for seven categories.

목차

Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 재활용품 객체 검출 모델
Ⅲ. 데이터 증강(Data augmentation)
Ⅳ. 구현 및 실험 결과
Ⅳ. 결론 및 향후 연구 방향
참고문헌

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