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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2022.10
- 수록면
- 289 - 296 (8page)
- DOI
- 10.14372/IEMEK.2022.17.5.289
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In this paper, we developed a deep learning-based recyclable object detection model. The model is developed based on YOLOv5 that is a one-stage detector. The deep learning model detects and classifies the recyclable object into 7 categories: paper, carton, can, glass, pet, plastic, and vinyl. We propose two methods for recyclable object detection models to solve problems during training. Bounding Box CutMix solved the no-objects training images problem of Mosaic, a data augmentation used in YOLOv5. Standardized Distance-based IoU replaced DIoU using a normalization factor that is not affected by the center point distance of the bounding boxes. The recyclable object detection model showed a final mAP performance of 0.91978 with Bounding Box CutMix and 0.91149 with Standardized Distance-based IoU.
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