基于Vision Transformer的垃圾图像分类模型：原理、实现与性能分析
基于Vision Transformer的垃圾图像分类模型：原理、实现与性能分析
摘要
随着全球城市化进程加速和人口持续增长，生活垃圾产量急剧攀升，传统人工分类方式已难以满足高效、准确处理废弃物的需求。据世界银行预测，全球废物产量将在2050年前达到34亿吨，超过43%的固体废物通过焚烧、露天燃烧、非法倾倒等不加以管理的方式处理，带来严重的环境和健康风险。深度学习技术的快速发展为垃圾自动分类提供了新的解决路径。
在计算机视觉领域，Vision Transformer（ViT）凭借其多头自注意力机制，无须依赖手工设计的归纳偏置，同时克服了基于卷积神经网络算法在感受野和全局建模能力上的局限性，成为图像分类任务的主流方法之一与卷积神经网络依赖局部感受野逐层扩大视野不同，ViT将图像切分为固定大小的序列块，通过自注意力机制在每一层直接建模全局依赖关系，能够有效捕获图像中远距离像素之间的关联信息。这一特性对于垃圾图像分类具有独特价值——垃圾废弃物形状不规则、背景复杂多变，且不同类别（如塑料瓶与玻璃瓶）在局部纹理上高度相似，需要模型具备全局上下文理解能力才能准确区分。
本论文从Vision Transformer的原理出发，系统地阐述了图像分块、线性投影、位置编码与Transformer编码器的核心机制，并详细介绍了基于PyTorch框架与Hugging Face预训练模型的垃圾图像分类系统的完整实现流程。实验以公开的TrashNet垃圾分类数据集为基础，该数据集包含2527张图像，涵盖玻璃、纸张、纸板、塑料、金属和垃圾六大类别，其已成为垃圾图像分类任务的研究基准。在模型构建中，利用ViT在ImageNet-21k