日常生活の中でゴミの分別や出し方は外国人にとって、非常に難しい。そのため、ゴミ分類モデルが軽量畳み込みニューラルネットワークシステムMobileNet v3に基づき提案されている。MobileNet v3のゴミ画像分類手法を改良することで、MobileNet v3を核とした軽量な特徴抽出ネットワークを構築する。
　本研究では、モデルの学習率などのハイパーパラメータを調整し、モデルにチャネルおよび空間注意モジュールをモデルに埋め込み、モデルの重要な機能を強化し、無用な機能を抑制し、ネットワークの機能を改良する機能を強化し、さらにTFrecordを使用してデータの処理を行った。それらにより、モデルの精度の向上しとアプリケーションに理論的および技術的なサポートを提供した。