融合CBAM注意力的改进YOLOv8生活杂物智能检测研究调查问卷

尊敬的受访者：

       您好！本次问卷旨在调研生活杂物智能检测技术的应用需求、现有技术使用体验以及对融合CBAM注意力机制的改进YOLOv8检测模型的接受度与优化建议，所有问卷数据仅用于学术研究分析，严格保密您的个人信息，问卷填写全程采用匿名形式。请您根据自身实际使用感受和真实想法如实作答，感谢您在百忙之中抽出时间完成本次调研！
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1.您的年龄阶段是?
A. 18岁及以下
B. 19-30岁
C. 31-45岁
D. 46-60岁
E. 60岁以上
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2.您的职业类型是?
A. 在校学生
B. 互联网/科技行业从业者
C. 家居/家政行业从业者
D. 普通职场职员
E. 自由职业者
F. 退休人员
G. 其他
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3.您是否接触过智能检测、图像识别类相关产品/技术?
A. 完全不了解，从未接触
B. 略有耳闻，未实际使用
C. 偶尔使用相关产品
D. 经常使用，较为熟悉
二、生活杂物管理与智能检测使用现状
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4.您日常处理生活杂物时，是否存在杂物分类难、查找难、整理效率低等问题?
A. 不存在，杂物管理井然有序
B. 偶尔存在，影响较小
C. 经常存在，较为困扰
D. 一直存在，极大影响生活整理效率
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5.您是否使用过智能家居、手机APP等工具进行生活杂物识别、分类管理?
A. 从未使用
B. 尝试过1-2次
C. 定期使用
D. 长期使用
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6.若使用过杂物智能检测类工具，您认为现有产品存在哪些问题?（可多选）【多选题】
A. 检测准确率低，易出现误检、漏检
B. 检测速度慢，响应不及时
C. 支持检测的杂物种类少，覆盖面窄
D. 操作复杂，使用便捷性差
E. 未使用过此类产品
F. 其他
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7.您是否了解基于YOLO系列算法的目标检测技术在生活场景中的应用?
A. 完全不了解
B. 了解基础概念
C. 了解相关应用案例
D. 深入了解技术原理
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8.您是否期待一款检测精度更高、响应速度更快的生活杂物智能检测系统?
A. 不期待，无使用需求
B. 不太期待，可有可无
C. 比较期待，有一定需求
D. 非常期待，能解决实际问题
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9.您希望生活杂物智能检测系统支持检测的杂物类型有哪些?（可多选）【多选题】
A. 厨房杂物（餐具、厨具、食材包装等）
B. 客厅杂物（零食、文具、生活用品等）
C. 卧室杂物（衣物、饰品、护肤品等）
D. 书房杂物（书籍、办公文具、电子配件等）
E. 卫生间杂物（洗护用品、清洁工具等）
F. 其他
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10.您能接受的生活杂物单类检测响应时间是?
A. 1秒以内
B. 1-3秒
C. 3-5秒
D. 5秒以上
四、融合CBAM注意力机制的检测模型效果评价调研
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11.若对比普通YOLOv8模型，改进后的融合CBAM注意力机制模型可提升杂物检测精准度，您对该技术优化的认可度是?
A. 完全不认可
B. 不太认可
C. 一般认可
D. 比较认可
E. 非常认可
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12.您认为生活杂物智能检测中，以下哪些性能指标最为重要?（可多选）【多选题】
A. 检测准确率，减少误检漏检
B. 检测速度，实时快速响应
C. 复杂场景适应性（杂乱背景、光线不足等）
D. 杂物种类识别覆盖面
E. 操作简易程度
F. 系统稳定性
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13.您对改进后模型在复杂生活场景（杂物堆叠、光线昏暗、杂物遮挡）下的检测效果有何期待?
A. 无期待，正常使用即可
B. 能基础识别主要杂物即可
C. 能精准识别多数杂物，适配多数场景
D. 能实现高精度、全覆盖检测，适配各类复杂场景
五、技术应用与优化建议
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14.您更希望该生活杂物智能检测技术应用于哪些终端?（可多选）【多选题】
A. 手机移动端APP
B. 智能家居设备（智能摄像头、扫地机器人等）
C. 电脑端软件
D. 小程序
E. 其他
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15.您认为融合CBAM注意力的改进YOLOv8生活杂物检测模型，还需在哪些方面优化?（可多选）【多选题】
A. 进一步提升检测精度
B. 加快模型检测速度
C. 扩充杂物检测数据集，增加识别种类
D. 优化复杂场景适配能力
E. 简化模型操作流程
F. 其他
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16.对于本次融合CBAM注意力的改进YOLOv8生活杂物智能检测研究，您有哪些其他意见或建议?

再次感谢您耐心完成本次问卷的填写！祝您生活愉快！

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