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图像识别在垃圾分类与花卉识别中的应用.zip

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简介：
本项目探讨了图像识别技术在日常生活中的实际应用，重点集中在垃圾分类和花卉识别两个方面。通过深度学习算法，我们成功提高了分类准确率，并为环保及园艺爱好者提供了便利。 这段文字描述的是使用Python编写的深度学习代码，主要用于垃圾分类、花卉识别和图像识别等领域。

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  • 图像识别在垃圾分类与花卉识别中的应用.zip
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    本项目探讨了图像识别技术在日常生活中的实际应用，重点集中在垃圾分类和花卉识别两个方面。通过深度学习算法，我们成功提高了分类准确率，并为环保及园艺爱好者提供了便利。 这段文字描述的是使用Python编写的深度学习代码，主要用于垃圾分类、花卉识别和图像识别等领域。
     
  • 垃圾图片分类识别.rar
    优质
    本项目为垃圾图片分类识别.rar，旨在开发一种高效的图像分类系统，用于自动识别和分类各种类型的垃圾图像。采用深度学习技术提高准确率，助力净化网络环境。 垃圾图像分类识别.rar
     
  • 【图像识别】利用CNN的垃圾分类Matlab源码.zip
    优质
    本资源提供了一套基于卷积神经网络（CNN）实现自动垃圾分类的Matlab代码和相关模型文件。通过训练，该系统能够准确地对各类垃圾进行分类处理，促进环保与资源回收。 基于卷积神经网络(CNN)实现垃圾分类的Matlab源码.zip
     
  • 基于图像识别技术的智能垃圾分类微信小程序“垃圾分类识别管理”.zip
    优质
    垃圾分类识别管理是一款利用图像识别技术的智能垃圾分类微信小程序，用户只需拍摄或上传垃圾图片，即可快速准确地获取分类信息和处理建议。 【项目资源】：涵盖前端、后端、移动开发、操作系统、人工智能、物联网、信息化管理、数据库、硬件开发、大数据等多个技术领域的源码。包括STM32、ESP8266、PHP、QT、Linux、iOS、C++、Java、Python等项目的源码。 【项目质量】：所有源代码都经过严格测试，确保可以直接运行，并且在确认功能正常后才上传。 【适用人群】：适用于希望学习不同技术领域的小白或进阶学习者。这些资源可以用于毕业设计项目、课程设计、大作业以及工程实训等初期项目的立项工作。 【附加价值】：每个项目都具有较高的学习借鉴价值，也可以直接拿来修改复刻。对于有一定基础或热衷于研究的人来说，在这些基础代码上进行修改和扩展以实现其他功能是十分可行的。 【沟通交流】：如果在使用过程中遇到任何问题，请随时与博主联系，博主会及时解答您的疑问。欢迎下载并使用这些资源，并鼓励大家互相学习、共同进步。
     
  • 基于OpenCV与TensorFlow的垃圾分类图像识别系统.zip
    优质
    本项目为一个基于OpenCV和TensorFlow技术实现的垃圾分类图像识别系统。通过深度学习算法自动分类垃圾图像，助力环保事业及资源回收利用。 基于OpenCV和TensorFlow的生活垃圾图像分类识别.zip包含了使用这两种技术进行垃圾分类的项目文件。该项目旨在利用计算机视觉技术和机器学习模型来准确地对生活垃圾进行分类。通过结合OpenCV处理图像数据与TensorFlow构建深度学习模型，可以有效地训练一个系统以识别不同类型的废弃物，并将其归类到相应的类别中去。
     
  • 【图像识别】利用CNN的垃圾分类Matlab源码
    优质
    本项目提供了一套基于卷积神经网络（CNN）的垃圾分类系统Matlab实现代码。通过训练模型自动识别和分类垃圾图像，提高资源回收效率。适合环保科技领域的研究与应用开发。 基于卷积神经网络(CNN)实现垃圾分类的Matlab源码。
     
  • 花卉图像识别数据集.zip
    优质
    本数据集包含大量精心标注的花卉图片，旨在促进花卉种类自动识别技术的研发与应用。 图像识别—花卉识别数据集包含5类花朵：菊花、玫瑰、蒲公英、向日葵和郁金香，每种类别大约有500到600张照片。该数据集用于训练和验证花朵分类模型。
     
  • TensorFlow五种花卉分类识别
    优质
    本项目使用TensorFlow框架训练模型，实现对五种常见花卉图像的自动识别与分类，适用于机器学习初学者实践和参考。 基于TensorFlow框架编写的花朵识别程序使用了tfrecord数据读取格式，并添加了图形可视化操作，以便在训练过程中观测测试集及验证集的loss值变化以及accuracy的变化，同时还能进行单幅图的识别。
     
  • 图像分类中的深度学习：花卉识别数据集
    优质
    本项目探讨了在图像分类任务中应用深度学习技术，并以花卉识别为具体案例，利用特定设计的数据集进行模型训练和效果评估。 该数据集包含5种不同的花卉类别：雏菊、蒲公英、玫瑰、向日葵以及郁金香，总计超过3600张图片。每一张图像都有标签或类别信息来指示其中的花卉种类。这个数据集包含了多种不同类型的花卉图象，确保模型能够识别和区分各种类别的花卉。此外，每个类别的样本数量相对均衡，以防止在训练过程中出现偏差。 该数据集主要用于训练与评估用于识别不同类型花卉的图像分类模型，并且通常包含成千上万张标注了相应类别信息的不同种类花卉图片。
     
  • 基于YOLOv5的垃圾分类识别
    优质
    本研究利用改进版YOLOv5算法，旨在提升垃圾分类识别效率与准确率，推动智能环保技术的应用与发展。 本项目利用Yolov5结合Python语言进行四类垃圾（可回收垃圾、有害垃圾、厨余垃圾和其他垃圾）的模型训练及准确识别。下载并解压该项目后，在PyCharm中打开，并将测试图片放入data文件夹下的images目录内，运行dect.py即可开始识别过程。该程序已在Google Colab上完成训练。 请注意：由于时间限制，用于训练垃圾分类模型的数据集较小，因此仅支持以下物品的准确分类：瓶子、报纸；电池；剩饭；碎瓷片。有兴趣的同学可以使用更大规模的数据集在云端进行进一步训练和优化。