数字技术与应用杂志社

摘要：<正>食物浪费是世界各国面临的最严重问题，世界范围内大约有1/3的食物被废弃，这不仅带来了严重的社会问题，也产生了严重的生态问题。目前，我国对食物浪费的检测主要依靠手工观测和统计，不仅效率低，而且很难实现规模化、精细化的检测目标。随着机器视觉和深度学习的迅速发展，食物浪费的智能化识别成为可能。卷积神经网络（CNN）在图像识别和物体探测等领域具有良好的性能。然而，在现实中，高品质的卷积网络所需的标签数量较多，且样本数量较少。

专辑： 信息科技;工程科技Ⅰ辑

专题： 轻工业手工业;计算机软件及计算机应用;自动化技术

分类号： TP18;TP391.41;TS20