项目名称：基于SR-ResNet的垃圾分类

专业方向：算法

指导老师：李丹

项目成员：池硕、韩露苇

项目介绍：

为了简单高效地对生活垃圾进行识别分类，本文提出了一种基于挤压激励残差神经网络的垃圾分类识别方法。该方法是使用挤压激励块对残差网络进行的变形，这种网络继承了二者的优点。本文设计两组对照实验，并通过实验观察对比表明，挤压激励残差网络有效的提高了网络的效率，准确率比同等参数的残差网络高2%-3%。

展示图片：

演示视频：