1. 研究目的与意义（文献综述包含参考文献）
文 献 综 述随着近些年来科技的不断发展，人民的生活水平日益提高，对美好生活的希望不断成为现实，但是随着而来的也出现了一个问题：垃圾的产量也急剧增长。
大量的垃圾不仅造成了环境的污染，而且因为许多可以经过重新利用的垃圾未得到有效分类，也带来了资源的极大浪费。
从2019年开始，全国许多省市都已经正式启动了垃圾分类工作，将生活中的垃圾明确的分为几类存放，以方便后期垃圾处理厂的进一步回收再利用。
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2. 研究的基本内容、问题解决措施及方案
一：研究内容：为了简化生活垃圾目标识别算法的网络结构，选取了轻量化的YOLO V5[10]算法，并且为提高其在生活垃圾上的检测精度，在识别外观相似物体时拥有更高的的泛化性，本文提出了基于YOLO V5与层次化分类结合的生活垃圾识别算法。
首先将部分相似类别的垃圾数据合并，并对类别较少的数据集进行数据扩充，在一定程度上缓解了数据分布不均衡的问题。
对这些预处理数据使用VGG16[11]网络依次训练得到八个分类器，将其与YOLO V5网络模型的输出融合，当检测网络输出类别与分类器对应的类别相同时，根据检测模型输出的位置信息将图片进行裁剪，输入到对应的分类器中进行具体的分类，用于相似类别垃圾的具体分类。
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