論文の概要: Image Recognition for Garbage Classification Based on Pixel Distribution Learning
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.03913v1
- Date: Thu, 5 Sep 2024 21:22:48 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-09-09 17:20:24.146536
- Title: Image Recognition for Garbage Classification Based on Pixel Distribution Learning
- Title（参考訳）: 画素分布学習に基づくガーベッジ分類のための画像認識
- Authors: Jenil Kanani,
- Abstract要約: 本研究では, 自動ゴミ分類を向上するために, 画素分布学習技術に触発された新しい手法を提案する。
この方法は、従来の畳み込みニューラルネットワーク(CNN)ベースのアプローチの限界に対処することを目的としている。
我々はKaggle Garbage分類データセットを用いて実験を行い、我々のアプローチを既存のモデルと比較し、自動ゴミ分類技術における画素分布学習の強さと効率性を実証する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: The exponential growth in waste production due to rapid economic and industrial development necessitates efficient waste management strategies to mitigate environmental pollution and resource depletion. Leveraging advancements in computer vision, this study proposes a novel approach inspired by pixel distribution learning techniques to enhance automated garbage classification. The method aims to address limitations of conventional convolutional neural network (CNN)-based approaches, including computational complexity and vulnerability to image variations. We will conduct experiments using the Kaggle Garbage Classification dataset, comparing our approach with existing models to demonstrate the strength and efficiency of pixel distribution learning in automated garbage classification technologies.
- Abstract（参考訳）: 急速な経済・産業開発による廃棄物生産の指数的な成長は、環境汚染と資源の枯渇を緩和するために効率的な廃棄物管理戦略を必要とする。
本研究は, コンピュータビジョンの進歩を生かして, 自動ゴミ分類を強化するために, 画素分布学習技術に触発された新しいアプローチを提案する。
この方法は、従来の畳み込みニューラルネットワーク(CNN)ベースのアプローチの限界に対処することを目的としている。
我々はKaggle Garbage分類データセットを用いて実験を行い、我々のアプローチを既存のモデルと比較し、自動ゴミ分類技術における画素分布学習の強さと効率性を実証する。
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