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基于Faster-RCNN算法的轻量化改进及其在沙滩废弃物检测中的应用
摘要：近年来，沙滩废弃物的持续增加导致了对海洋环境的严重污染和生态破坏。因此，准确高效地检测和识别沙滩废弃物变得至关重要。本文基于Faster-RCNN算法对其进行改进，提出了一种轻量化的目标检测网络，并将其应用于沙滩废弃物检测中。实验结果表明，该方法在保证检测准确率的同时明显提高了检测速度，具有很好的实用性和应用前景。
关键词：沙滩废弃物检测，Faster-RCNN算法，轻量化，目标检测网络
1.引言
近年来，随着全球旅游业的蓬勃发展和人口的不断增长，沙滩废弃物数量呈指数级增长。这些废弃物不仅对沙滩生态环境造成严重破坏，还进一步影响海洋生态系统的平衡。因此，及时有效地检测和识别沙滩废弃物变得至关重要。
2.相关工作
目前，已有一些研究工作基于深度学习技术开展了沙滩废弃物的检测和识别。其中，Faster-RCNN算法是一种经典的目标检测算法，具有较高的准确率和鲁棒性。然而，由于Faster-RCNN算法的复杂网络结构和大量的计算量，其在实际应用中存在一定的限制。
3.方法改进
为了解决Faster-RCNN算法在沙滩废弃物检测中的速度和复杂度问题，本文对其进行了轻量化改进。首先，我们针对沙滩废弃物的特点进行了数据预处理，剔除了一些无关的区域，减少了计算量。然后，我们对Faster-RCNN算法的网络结构进行了简化，并引入了一些轻量级的模块，降低了模型的复杂度。最后，我们采用了一些优化方法，如FPN等，进一步提高了检测的效果。
4.实验与结果
为了验证我们方法的有效性，我们使用了一个包含大量沙滩废弃物图像的数据集进行了实验。实验结果表明，我们的方法在保证检测准确率的同时明显提高了检测速度。与传统的Faster-RCNN算法相比，我们的方法具有更好的实用性和应用前景。
5.结论
本文基于Faster-RCNN算法对其进行了轻量化改进，并将其应用于沙滩废弃物检测中。实验结果表明，该方法在准确率和速度方面都具有明显的优势。未来，我们将进一步完善该方法，并将其推广到更多实际应用场景中。
参考文献：
[1]RenS,HeK,GirshickR,etal.FasterR-CNN:Towardsreal-timeobjectdetectionwithregionproposalnetworks[J].IEEEtransactionsonpatternanalysisandmachineintelligence,2017,39(6):1137-1149.
[2]LinTY,GoyalP,GirshickR,etal.Focallossfordenseobjectdetection[C]//ProceedingsoftheIEEEinternationalconferenceoncomputervision.2017:2980-2988.