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基于PyTorch的垃圾分类系统，涵盖多达200个类别，附带训练模型与数据集

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简介：
本项目为一个基于PyTorch开发的先进垃圾分类系统，包含超过200种分类标签。该项目不仅提供了详尽的数据集，还附带有预训练模型，旨在促进深度学习在环保领域的应用研究。 基于PyTorch的垃圾分类项目包括训练模型及数据集下载。该项目涵盖多达200个类别的分类任务，并提供了五种先进的图像分类网络。代码支持知识蒸馏技术，包含详细的教程指导。此外，还提供超过50种不同的模型选择，所有模型均支持与Imagenet预训练权重进行对比实验。请参阅项目中的Readme文件获取更多信息。

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  • 基于PyTorch的垃圾分类系统，涵盖多达200个类别，附带训练模型与数据集
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    本项目为一个基于PyTorch开发的先进垃圾分类系统，包含超过200种分类标签。该项目不仅提供了详尽的数据集，还附带有预训练模型，旨在促进深度学习在环保领域的应用研究。 基于PyTorch的垃圾分类项目包括训练模型及数据集下载。该项目涵盖多达200个类别的分类任务，并提供了五种先进的图像分类网络。代码支持知识蒸馏技术，包含详细的教程指导。此外，还提供超过50种不同的模型选择，所有模型均支持与Imagenet预训练权重进行对比实验。请参阅项目中的Readme文件获取更多信息。
     
  • 使用PyTorch进行垃圾分类，附带训练模型及数据集下载链接！
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    本项目利用PyTorch框架开发了一个高效的垃圾分类系统，并提供了详细的训练模型和数据集下载链接。 基于PyTorch的垃圾分类项目包含训练模型及数据集下载功能，涵盖多达200个类别。该项目提供了五种先进的图像分类网络，并支持知识蒸馏技术。代码中包括超过50种不同的模型选择，便于进行对比实验；每个模型都可使用ImageNet预训练权重。详情请参阅代码中的Readme文档。
     
  • 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%。
     
  • 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。
     
  • 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。
     
  • 垃圾分类数据集 包含22个文件夹，涵盖3大类别：其他垃圾（6小类）、厨余垃圾（8小类）、可回收物（8小类）
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    本数据集包含22个文件夹，详细分类为三大类：其他垃圾（六种类型）、厨余垃圾（八种类型）及可回收物（八种类型），每类均提供丰富示例以支持垃圾分类研究与应用。 数据集包含22个文件夹，分为三大类：其他垃圾（6小类）、厨余垃圾（8小类）和可回收物（8小类）。
     
  • 垃圾分类数据集.zip_垃圾分类数据库集
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    该资料为垃圾分类相关研究提供支持的数据集合，包含了多种垃圾图片及其分类标签，旨在促进机器学习模型在垃圾分类领域的应用与开发。 垃圾分类数据集
     
  • 垃圾分类40类别数据集.zip
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    这是一个包含40种不同分类的垃圾图像的数据集，旨在促进机器学习模型在识别和分类各种类型垃圾方面的研究与应用。 垃圾40分类数据集包含训练集train.zip和测试集test.zip。
     
  • 生活垃圾分类训练图像数据集（二）
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    该数据集为“生活垃圾分类训练图像数据集（二）”，包含大量日常生活垃圾的高质量分类图片，旨在提升人工智能识别各类生活垃圾的能力，促进资源回收与环境保护。 基于神经网络的生活垃圾分类图像数据集总共包含了可回收物、有害垃圾、厨余垃圾和其他垃圾四大类40个小类。其中其他垃圾有6种、厨余垃圾8种、有害垃圾3种，以及可回收物23种。每一种分类包含大约400张图片，整个数据集中共有1.7万余张图像。