本项目为计算机视觉课程设计，利用华为云平台进行垃圾分类预测。通过图像识别技术训练模型，准确分类各类垃圾，旨在提高资源回收效率和环境保护意识。
计算机视觉是一门多学科交叉的领域，它结合了图像处理、机器学习和深度学习技术来理解和解释数字图像或视频中的视觉信息。在“计算机视觉课设+华为云垃圾分类预测”项目中，我们使用华为云提供的资源和Renext101模型来进行垃圾分类任务。Renext101是一种先进的卷积神经网络（CNN）架构，它基于ResNet系列发展而来。ResNet通过引入残差块解决了深度网络训练时的梯度消失问题，并且Renext101进一步优化了这种结构，增强了其表示能力和泛化能力，在图像分类任务中通常表现出色。
在垃圾分类应用中，首先我们需要一个大规模并且标注准确的垃圾图片数据集。这些图片会被划分为训练集、验证集和测试集，用于模型的训练、调整以及评估过程。通过使用Renext101模型进行学习，它能够识别不同种类垃圾的关键特征，并且利用反向传播不断更新权重以提高分类精度。
华为云提供了丰富的AI服务与工具，例如ModelArts这一站式的AI开发平台，在这里可以方便地处理数据预处理、模型训练、优化和部署等任务。在本项目中，我们可能需要将数据上传至ModelArts，并利用其内置的GPU资源加速模型训练；同时还可以使用平台自动调参功能来寻找最优超参数组合以达到最佳性能。
完成模型训练后，我们需要将其部署到云端并通过API接口对外提供服务。用户可以上传垃圾图片，然后系统会返回预测的类别信息。这不仅有助于环保事业的发展，还提高了垃圾分类处理效率并推动了智能城市建设的进步。“garbage-classfiy2”文件夹可能包含了项目的代码、数据集、预训练模型及配置文件等关键组成部分。
项目中涉及的数据预处理包括图像增强和归一化；除此之外还有构建Renext101模型的步骤，以及用于评估与部署逻辑的相关内容。原始图片及其对应的类别标签构成了数据集的一部分，而基于大型数据集上预先训练好的基础模型则可以在此基础上进行微调操作。配置文件记录了学习率、批次大小和迭代次数等关键参数设置。
这个项目不仅涵盖了计算机视觉领域的核心技术应用案例，还展示了华为云在AI服务上的便捷性和实用性。通过深入研究与实践，我们不仅能掌握Renext101的工作原理及其应用场景，还能了解如何利用云计算平台进行大规模数据处理及模型部署工作，在未来开发更多人工智能相关项目时积累宝贵的实践经验。
5星
