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논문 기본 정보

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저자정보
Daiki Ideta (Kyushu Institute of Technology) Tohru Kamiya (Kyushu Institute of Technology)
저널정보
제어로봇시스템학회 제어로봇시스템학회 국제학술대회 논문집 ICCAS 2022
발행연도
2022.11
수록면
200 - 203 (4page)

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This paper focuses on separation rubbish, which is one of the causes of global warming. Currently, recyclable waste including garbage is sent to the waste disposal site in an unsorted state, and it is separated by human source. This is difficult work and a cause of manpower shortage. To overcome those problem, it is necessary to introduce automatic sorting algorithms on separation rubbish process. In this study, we focused on separation rubbish process especially plastic bottles based on image recognition technique using a deep learning approach. We implement an improved U-Net as the deep learning scheme to increase segmentation accuracy. As a result, we obtained the segmentation accuracy with 0.789 of cap part and 0.972 of body part on plastic bottle respectively.
#Semantic Segmentation #U-Net #Inception Module #Squeeze-and-Excitation Block #Convolutional Neural Network #Recognition of Plastic Bottle

목차

Abstract
1. INTRODUCTION
2. METHOD
3. EXPERIMENT AND RESULTS
4. DISCUSSION AND CONCLUSION
REFERENCES

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