YOLO模型的垃圾检测方法、系统、设备、产品及介质

本发明涉及计算机视觉技术领域，提供YOLO模型的垃圾检测方法、系统、设备、产品及介质，包括获取检测数据集，对检测数据集进行重分类，得到分类集；选取骨干网络，构建特征提取卷积模块，将特征提取卷积模块嵌入骨干网络中；选取颈部网络，构建SAC‑Net模块，将SAC‑Net模块嵌入颈部网络中，并将颈部网络与骨干网络连接；构建包括EIOU损失函数的边界框损失模块，通过边界框损失模块构建检测头，并将检测头与颈部网络连接；构建包括骨干网络、颈部网络和检测头的初始分类模型；根据分类集对初始分类模型进行配置，对初始分类模型进行训练，得到目标分类模型。本发明有效提升了分类模型分类的准确率。