論文の概要: Inference of Recyclable Objects with Convolutional Neural Networks
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2104.00868v1
- Date: Fri, 2 Apr 2021 03:13:46 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-04-05 13:52:55.774908
- Title: Inference of Recyclable Objects with Convolutional Neural Networks
- Title（参考訳）: 畳み込みニューラルネットワークによるリサイクル可能な物体の推定
- Authors: Jaime Caballero, Francisco Vergara, Randal Miranda, Jos\'e Serrac\'in
- Abstract要約: 本研究では, 畳み込みニューラルネットワークとコンピュータビジョンを用いて固形廃棄物選別の自動化ツールを開発した。
Fotini10kデータセットには、"プラスチックボトル"、"アルミ缶"、"紙と段ボール"のカテゴリに1万以上の画像があります。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Population growth in the last decades has resulted in the production of about
2.01 billion tons of municipal waste per year. The current waste management
systems are not capable of providing adequate solutions for the disposal and
use of these wastes. Recycling and reuse have proven to be a solution to the
problem, but large-scale waste segregation is a tedious task and on a small
scale it depends on public awareness. This research used convolutional neural
networks and computer vision to develop a tool for the automation of solid
waste sorting. The Fotini10k dataset was constructed, which has more than
10,000 images divided into the categories of 'plastic bottles', 'aluminum cans'
and 'paper and cardboard'. ResNet50, MobileNetV1 and MobileNetV2 were retrained
with ImageNet weights on the Fotini10k dataset. As a result, top-1 accuracy of
99% was obtained in the test dataset with all three networks. To explore the
possible use of these networks in mobile applications, the three nets were
quantized in float16 weights. By doing so, it was possible to obtain inference
times twice as low for Raspberry Pi and three times as low for computer
processing units. It was also possible to reduce the size of the networks by
half. When quantizing the top-1 accuracy of 99% was maintained with all three
networks. When quantizing MobileNetV2 to int-8, it obtained a top-1 accuracy of
97%.
- Abstract（参考訳）: 過去数十年の人口増加により、年間約210億トンの都市ごみが生産されている。
現在の廃棄物管理システムは, 廃棄物の処理・利用に十分な解決策を提供できない。
リサイクルと再利用は問題の解決法として証明されているが, 大規模廃棄物の分離は面倒な作業であり, 小規模では公衆の意識に依存する。
本研究は畳み込みニューラルネットワークとコンピュータビジョンを用いて固形廃棄物選別の自動化ツールを開発した。
Fotini10kデータセットは、1万枚以上の画像が「プラスチックボトル」、「アルミニウム缶」、「紙と段ボール」のカテゴリに分けられている。
ResNet50、MobileNetV1、MobileNetV2は、Fotini10kデータセット上のImageNet重みで再トレーニングされた。
その結果、3つのネットワークすべてでテストデータセットでトップ1の99%の精度が得られた。
モバイルアプリケーションにおけるこれらのネットワークの利用の可能性を探るため、3つのネットはfloat16重みで定量化された。
これにより、raspberry piの2倍の低さとコンピュータ処理ユニットの3倍の低さの推論が可能となった。
また、ネットワークのサイズを半分に縮小することも可能であった。
トップ1の精度を99%の精度で3つのネットワークで維持した。
MobileNetV2をint-8に量子化すると、トップ1の精度は97%に達した。
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