基于深度学习的FasterRCNN与ResNet50模型在生活垃圾智能分类中的应用（准确率84%）-含Python工程全源码

简介：
本项目采用Faster R-CNN结合ResNet50网络结构，致力于提高生活垃圾图像识别和分类精度，最终实现84%的高准确率。项目包含完整Python代码开源共享。 该项目基于FasterRCNN模型实现生活垃圾的智慧分拣。通过RPN网络获取图片候选区域，并利用ResNet50提取特征。项目运行环境包括硬件和Python环境，其中FasterRCNN对计算资源要求较高，特别是ResNet50中的卷积层部分需要较大内存的GPU支持训练任务，在本项目中使用了华为云提供的模型训练服务（配备Tesla P100 GPU）。 该项目包含五个模块：数据预处理、数据加载、模型构建与保存及训练、以及模型加载和调用。下载的数据用于项目的开发，准确率评估部分显示整体识别效果良好，总体准确率为84%，但面包、菜根和瓜子壳等特定类别的分类准确性较低。