监控场景垃圾检测新突破！EcoDetect-YOLOv2 轻量高效，精准识别多尺度垃圾

点击蓝字关注我们关注并星标从此不迷路计算机视觉研究院公众号ID计算机视觉研究院学习群扫码在主页获取加入方式https://pmc.ncbi.nlm.nih.gov/articles/PMC12158391/pdf/sensors-25-03451.pdf计算机视觉研究院专栏Column of Computer Vision Institute本文提出EcoDetect-YOLOv2模型基于 YOLOv8s 深度优化专为复杂监控环境的多尺度垃圾检测而生兼顾轻量部署与精准检测破解城市垃圾智能监控核心难题。PART/1痛点传统垃圾检测与监控场景适配性极差面临三大核心挑战小目标垃圾难识别纸屑、塑料碎片等仅占数像素常规模型极易漏检复杂背景干扰强监控画面杂乱、目标遮挡、环境噪声多误检率居高不下模型笨重难落地高精度模型参数量大、推理慢无法适配实时监控设备。PART/2创新团队以 YOLOv8s 为基线通过 4 项关键改进平衡检测精度与模型轻量化新增 P2 小目标检测层新增 160×160 的 P2 检测头保留细粒度特征与位置信息专门捕捉 8×8 像素以下的微小垃圾从根源解决小目标漏检问题。嵌入 EMA 高效多尺度注意力在 P2 检测头前加入 EMA 机制聚焦目标关键特征抗背景噪声、提升跨尺度泛化能力适配复杂监控环境。【不同注意力机制对比结果】替换 DySample 动态上采样用 DySample 替代传统最近邻上采样生成更高质量特征图精准区分重叠、破损垃圾减少细节丢失。自研 ResGhostCSP 轻量模块基于 GhostConv 设计 GhostResBottleneck 与 ResGhostCSP替换原 C2f 模块大幅降低计算量与参数量推理更快且不损失精度。【GhostResBottleneck 与 ResGhostCSP 结构】【EcoDetect-YOLOv2 整体网络架构】PART/3实验团队采用IEWED 复杂环境垃圾数据集9 类垃圾、监控视角、真实复杂场景测试结果远超预期【YOLOv8s 与 EcoDetect-YOLOv2 性能对比】精度提升 1.0%召回率提升 4.6%mAP₅₀提升 4.8%mAP₅₀:₉₅提升 3.1%参数量减少 19.3%实现轻量高效双达标。可视化检测效果更直观【混淆矩阵对比】【检测结果可视化对比】小目标纸屑检测准确率提升 13%夜间、复杂背景下无明显漏检、误检远距小目标、遮挡垃圾均可精准识别。消融实验证实四大模块协同作用模型性能达到最优【消融实验结果】PART/4应用价值应用价值赋能城市智慧治理未来可期EcoDetect-YOLOv2 实现实时、多目标、轻量、精准的监控场景垃圾检测可直接接入城市监控系统大幅降低人工巡检成本助力自动化垃圾管理、数字城市与智慧环卫建设。未来团队将结合协同学习、迁移学习让模型适配更大数据集与更复杂场景持续推动智慧垃圾检测系统升级。有相关需求的你可以联系我们END转载请联系本公众号获得授权计算机视觉研究院学习群等你加入ABOUT计算机视觉研究院计算机视觉研究院主要涉及深度学习领域主要致力于目标检测、目标跟踪、图像分割、OCR、模型量化、模型部署等研究方向。研究院每日分享最新的论文算法新框架提供论文一键下载并分享实战项目。研究院主要着重”技术研究“和“实践落地”。研究院会针对不同领域分享实践过程让大家真正体会摆脱理论的真实场景培养爱动手编程爱动脑思考的习惯往期推荐YOLO-TLA一种基于 YOLOv5 的高效轻量级小目标检测模型ViT-YOLO基于Transformer的用于目标检测的YOLO算法SSMA-YOLO一种轻量级的 YOLO 模型具备增强的特征提取与融合能力适用于无人机航拍的船舶图像检测LUD-YOLO一种用于无人机的新型轻量级目标检测网络Gold-YOLO基于聚合与分配机制的高效目标检测器Drone-YOLO一种有效的无人机图像目标检测「无人机AI」“空中城管”无人机AI光伏巡检自动化解决方案无人机视角下多类别船舶检测及数量统计机场项目解决飞行物空间大小/纵横比、速度、遮挡等问题引起的实时目标检测问题2PCNet昼夜无监督域自适应目标检测附原代码YOLO-S小目标检测的轻量级、精确的类YOLO网络大改Yolo框架 | 能源消耗极低的目标检测新框架附论文下载改进的检测算法用于高分辨率光学遥感图像目标检测