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基于ResNet50训练并保存的垃圾分类模型

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简介：
本项目开发了一个基于ResNet50架构的深度学习模型，专为高效准确地进行垃圾分类设计。通过大规模数据集训练优化，该模型能够有效识别多种类型的垃圾，并已成功部署与应用中。 使用ResNet50训练并保存了一个垃圾分类模型。

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  • 基于ResNet50训练并保存的垃圾分类模型
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    本项目开发了一个基于ResNet50架构的深度学习模型，专为高效准确地进行垃圾分类设计。通过大规模数据集训练优化，该模型能够有效识别多种类型的垃圾，并已成功部署与应用中。 使用ResNet50训练并保存了一个垃圾分类模型。
     
  • 基于数据集训练的垃圾分类识别模型开发描述
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    本项目致力于开发一种高效的垃圾分类识别系统，通过深度学习算法和大规模数据集训练，提高垃圾准确分类的能力，助力环保事业。 ### 问题描述：垃圾分类 #### 基本功能要求： 1. **处理数据集**： - 下载的数据集中选择一部分（根据设备限制进行选择），并读入。 - **标准及原因**：为了确保模型训练的效率和效果，需要从原始数据中挑选出具有代表性的样本。具体来说，可以基于每个类别的样本数量、多样性以及代表性来决定选取哪些子集。例如，在“其他垃圾”、“厨余垃圾”和“可回收物”三大类别下分别选择有足够多样性和典型性的6小类、8小类和8小类进行训练。 - **处理数据集的代码**：使用Python中的Pandas库读取CSV文件，并利用Numpy对图像数据进行预处理，确保所有图片尺寸一致且归一化到0-1区间。特征维度为（样本数量, 图片高度, 图片宽度, 通道数），标签维度则根据分类数目确定。 2. **构建深度神经网络**： - 构建一个适合多类别分类任务的卷积神经网络模型，详细说明其结构，并绘制出该模型架构图。例如可以采用VGG或ResNet等现成预训练模型进行微调或者设计自定义CNN架构。 3. **训练模型及结果可视化**： - 利用选定的数据集对上述构建的深度学习模型进行训练，同时在每个epoch结束时记录并绘制损失函数和准确率的变化曲线。 4. **测试** - 在完成以上步骤之后，最后使用独立于训练数据集之外的一组样本（即验证或测试集）来评估整个系统的性能。
     
  • 基于TensorFlow的服装类别分类模型训练、验证与保存
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    本项目采用TensorFlow框架，构建并训练了用于服装类别识别的深度学习模型，通过准确的数据验证流程优化模型性能，并最终保存模型以便部署应用。 使用TensorFlow实现服装类别分类项目，包括模型训练、验证及保存。该项目基于TensorFlow官网的示例进行开发，并已成功运行。关于环境搭建的相关内容可以参考我的个人博客文章。代码已经过测试，确认可用。
     
  • 智能垃圾分类工程训练赛
    优质
    智能垃圾分类工程训练赛旨在通过竞赛形式促进科技创新和环保意识，参赛者需设计开发高效、准确的垃圾智能分类系统，推动可持续发展。 在此次工程训练赛中，我完成了代码编写工作，其中包括界面设计和神经网络识别。
     
  • 26类垃圾分类的MobileNetv2模型
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    本文介绍了一种基于MobileNetv2架构的深度学习模型，专门用于识别和分类26类不同类型的垃圾。该模型在保持低计算复杂度的同时，提供了高效的垃圾分类能力，为智能环保系统的设计与实现提供了新的思路和技术支持。 class_cn = [贝壳, 打火机, 旧镜子, 扫把, 陶瓷碗, 牙刷, 一次性筷子, 脏污衣服, 报纸, 玻璃制品, 篮球, 塑料瓶, 硬纸板, 玻璃瓶, 金属制品, 帽子, 易拉罐, 纸张, 菜叶, 橙皮, 蛋壳, 香蕉皮, 电池, 药片胶囊, 荧光灯, 油漆桶]
     
  • MAIX BIT垃圾分类模型
    优质
    MAIX BIT垃圾分类模型是一款基于MAIX BIT开发板的人工智能应用方案，通过机器视觉技术实现对垃圾种类的自动识别与分类，促进环保实践。 在MAIX HUT上训练的垃圾分类模型包含常见的4类垃圾。
     
  • 生活垃圾分类数据集与神经网络模型（附已训练模型）
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    本作品提供了一个全面的生活垃圾分类数据集，并构建了基于神经网络的分类模型。此外还包含一个经过充分训练的模型供用户直接使用。 本数据集包含18848张图片，其中训练数据为14683张，测试数据为4165张，所有图片均已标注标签。整个数据集分为4个大类和40个小类，每个类别至少有200多张图片。 此外还提供博主使用该数据集训练的模型文件（采用残差神经网络），准确率稳定在95%以上。为了方便导入，请将.ms文件放置于DevEco Studio中的resources/rawfile目录或Android Studio中的main/assets/model目录下。本人通过CMake编译成so库后，将其作为第三方so库导入到应用中。 如果您有任何问题，欢迎随时联系我。
     
  • 基于ResNet50的迁移学习进行垃圾分类数据训练（含Python代码和项目文档）.zip
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    本项目运用了预训练的ResNet50模型进行迁移学习，专注于优化垃圾分类任务的数据集训练。其中包括详细的Python实现代码及项目说明文档。 【资源说明】 1. 本资源中的项目代码均经过测试并成功运行且功能正常后才上传，请放心下载使用。 2. 适用人群：主要面向计算机相关专业（如计算机科学、信息安全、数据科学与大数据技术、人工智能、通信工程、物联网工程技术、数学及电子信息等）的学生或企业员工，具有较高的学习和参考价值。 3. 这些资源不仅适合初学者进行实战练习，也适用于大作业项目设计以及毕业设计课题展示。欢迎下载使用，并相互交流促进共同进步！
     
  • 基于CNN的垃圾分类神经网络模型
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    本研究提出了一种基于卷积神经网络（CNN）的高效垃圾分类系统。通过深度学习技术自动识别和分类垃圾图像，提高资源回收效率与准确性。 CNN垃圾分类的神经网络模型是一种利用卷积神经网络技术对垃圾进行分类的方法。这种模型能够高效地识别不同类型的垃圾，并根据其特征将其归类到相应的类别中去。通过训练大量的图像数据，该模型可以学习并提取出与各类别相关的视觉特征，从而实现准确、快速的垃圾分类功能。
     
  • 垃圾分类数据集及Pytorch训练代码
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    本项目提供了一个详细的垃圾分类的数据集以及使用Python深度学习框架PyTorch进行模型训练的完整代码，旨在促进AI技术在环保领域的应用研究。 垃圾分类识别的训练和测试系统实现了智能化垃圾分类功能。目前使用基于ResNet18模型进行分类，在垃圾数据集dataset2上，训练集准确率约为94%，测试集准确率为约92%。