基于SqueezeNet-Tiny的可回收垃圾智能垃圾桶设计及实现

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摘 要：文章提出一种对SqueezeNet神经网络改进策略，通过删除第三个Maxpooling层，同时将第一个卷积层的卷积核大小设置成3×3，创建轻量化SqueezeNet-Tiny模型，并在具有复杂背景的可回收垃圾数据集（Recyclable Waste Dataset，简称RW Dataset）上验证了改进的有效性。（剩余6350字）

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