融合卷积注意力与Transformer的垃圾图像检测

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摘要：深度学习算法在城市生活垃圾图像检测领域具有重大研究意义。垃圾种类繁多、形态变化大，密集度高且背景复杂。提出一种在YOLOv5中融合卷积注意力模块和Transformer编码器的垃圾图像检测方法。首先，通过数据增强算法和自适应填充算法对数据集进行预处理，并根据数据集自动计算最优先验框尺寸。其次，整合卷积注意力模块提取精细垃圾图像特征，通过通道和空间两个维度强化有效特征。（剩余11264字）

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