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！

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

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

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

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

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

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）

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

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

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

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）

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

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

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

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）

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

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

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）

A. 手机移动端APPB. 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

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）

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

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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