汪旸，李丹

（四川大学锦城学院，四川成都，611731）

关键字：BoTNet-50网络；ResNet-50网络；垃圾分类；MHSA

0 引言

根据有关部门的统计分析，我国每年产生的生活垃圾有大概4亿吨左右，属于世界产垃圾的大国之一。就当前形势而言，不管是焚烧、填埋、还是生物处理都存在着很多困难。在2019年6月，习总书记就垃圾分类工作做出了重要的明确指示[10]，着重强调实施垃圾分类是社会文明水平的一个主要体现[1][10]。国内各个地方生活垃圾分类标准虽然不同，但一般情况下都分为以下四类，分别是有害垃圾、厨余垃圾、可回收物和其他垃圾，而且每个类别下又包含若干子类别，种类繁多且十分复杂[2]。

随着垃圾分类的渐渐流行，运用于垃圾分类的网络模型也变得越来越多，但最主要的网络模型中还是使用的卷积神经网络，卷积神经网络作为深度学习网络中最重要的网络之一，拥有广泛的运用场景。对于卷积神经网络的研究开始于二十世纪80年代到90年代期间，时间延迟网络和LeNet-5就是早期出现的卷积神经网络[3]。后来还出现了一些早期的卷积神经网络，如AlexNet[5]和VGGNet[6]提出了简单的激活函数和卷积结构使得多尺度特征的数据驱动学习成为可能。在二十一世纪后，随着深度学习理论的提出和数值计算设备的改进，卷积神经网络得到了快速发展，并被应用于计算机视觉、自然语言处理等领域[4]。ResNet[7]作为经典的卷积神经网络，通过加入残差结构实现了超深的网络结构，提升了运行精度，同时解决了梯度消失和梯度爆炸的问题。……