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基于TensorFlow的垃圾分类系统代码及部署指南、完整数据集与预训练模型（优质资源）.zip

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简介：
本资源提供了一个基于TensorFlow的全面垃圾分类解决方案，包括详尽的代码示例、详细的部署指南以及完整的数据集和预训练模型。适合初学者快速上手并深入学习。 基于TensorFlow的垃圾分类系统源码+部署教程文档+全部数据+训练好的模型（高分项目）.zip包含了经过本地编译且可运行的源代码，并在评审中获得了95分以上的高评分。该项目难度适中，所有内容均经助教老师审定确认能够满足学习和使用需求，如需可以放心下载使用。

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  • 基于TensorFlow的垃圾分类系统代码及部署指南、完整数据集与预训练模型（优质资源）.zip
    优质
    本资源提供了一个基于TensorFlow的全面垃圾分类解决方案，包括详尽的代码示例、详细的部署指南以及完整的数据集和预训练模型。适合初学者快速上手并深入学习。 基于TensorFlow的垃圾分类系统源码+部署教程文档+全部数据+训练好的模型（高分项目）.zip包含了经过本地编译且可运行的源代码，并在评审中获得了95分以上的高评分。该项目难度适中，所有内容均经助教老师审定确认能够满足学习和使用需求，如需可以放心下载使用。
     
  • 基于卷积神经网络的垃圾分类系统源码及部署指南+完整数据集+预训练模型（优质资源）.zip
    优质
    本资料包提供了一套基于卷积神经网络的先进垃圾分类系统源代码、详尽部署指南以及完整的训练数据集和预训练模型，为用户快速实现高效准确的图像识别分类应用提供了极大便利。 该资源包含基于卷积神经网络的垃圾分类系统的源代码、部署教程文档、全部数据集以及训练好的模型，并且已经过本地编译可直接运行，评审分数达到95分以上。项目难度适中，内容由助教老师审定通过，能够满足学习和使用需求。如有需要可以放心下载使用。
     
  • 垃圾分类数据集及Pytorch训练代码
    优质
    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OpenPose的卷积神经网络人体姿态识别与预警系统源码、部署指南及所有数据和预训练模型（优质资源）.zip
    优质
    本资源提供一套基于OpenPose的人体姿态识别与预警系统的完整解决方案，包含源代码、部署文档、数据集及预训练模型。 基于OpenPose卷积神经网络的人体姿态识别及预警系统源码、部署教程文档、全部数据以及训练好的模型（高分项目）.zip包含了经过本地编译并通过测试验证的代码，确保可以顺利运行且功能完善。该项目评分高达95分以上，并由导师指导认可通过答辩评审。 此资源适合计算机相关专业（如软件工程、计科、人工智能、通信工程、自动化和电子信息等）的学生以及教师或企业员工使用。它不仅可用于毕业设计、课程项目和作业，也适用于初学者的进阶学习。具备一定基础者还可以在此代码基础上进行修改以实现更多功能。 基于OpenPose卷积神经网络的人体姿态识别及预警系统源码+部署教程文档+全部数据+训练好的模型（高分项目）.zip中的内容经过助教老师审定，难度适中且能满足学习和使用需求。
     
  • YOLOv7水下垃圾检测及预训练模型与数据集
    优质
    本项目基于YOLOv7框架开发，专注于水下环境中的垃圾检测。提供预训练模型和专用数据集，旨在促进水下环保领域的研究与应用。 YOLOv7水下垃圾检测项目包括训练好的模型权重以及PR曲线、loss曲线等相关数据。该项目使用了VOC格式的水下垃圾检测数据集，包含几千张通过lableimg软件标注的真实场景高质量图片，图片为jpg格式，并且标签以VOC和yolo两种格式保存在不同的文件夹中。这些图像涵盖了多种类型的海洋垃圾，包括金属、木头、塑料、橡胶和布料等多个类别目标。数据集中包含了丰富的不同场景的样本。
     
  • Python实时垃圾分类系统(环境搭建指南&完整代码&数据集).zip
    优质
    本资源提供了一个完整的Python实时垃圾分类系统的构建方案，包括详细的环境配置指导、完整源代码及训练所需的数据集。适合初学者快速上手实践机器学习项目。 本段落介绍了Python使用技巧及实战应用开发小系统的参考资料与源码参考，并经过测试可运行。内容涵盖了多种Python框架的功能模块以及如何利用Python进行GUI开发、网络编程和跨平台应用开发等，适合初学者和有经验的开发者阅读，有助于快速掌握Jython及其高级特性。
     
  • 基于数据集训练的垃圾分类识别模型开发描述
    优质
    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YOLOv5的水下垃圾检测及预训练模型与标注数据集
    优质
    本研究基于YOLOv5框架开发了专门用于识别和定位水下垃圾的系统，并构建了一个包含大量标注图像的数据集，同时提供了预训练模型以促进进一步的研究。 YOLOv5用于水下垃圾检测的项目包括训练好的模型权重以及PR曲线、loss曲线等相关结果数据。该项目使用了VOC格式的水下垃圾检测数据集，包含几千张通过lableimg标注软件标记的真实场景高质量图片，图片格式为jpg。标签以两种不同格式保存：一种是VOC格式，另一种是yolo格式，并分别存放于两个不同的文件夹中。 该数据集中包括多种类型的海洋垃圾图像，如金属、木头、塑料、橡胶和布料等类别目标的检测样本。这些数据集覆盖了丰富的场景变化，能够为水下环境中的垃圾分类提供全面的数据支持。
     
  • 基于YOLOv8和LPRNet的车牌识别系统源码及部署指南，含训练模型与性能评估图表（优质资源）.zip
    优质
    本资源提供基于YOLOv8和LPRNet的先进车牌识别系统的完整源代码、详细部署指南以及训练后的高性能模型。包含详尽的性能评估图表，帮助用户快速理解和应用该系统。 【资源说明】基于YOLOv8+LPRNet 的车牌识别系统源码、部署教程、训练好的模型及各项评估指标曲线（高分项目）.zip 该项目为个人高分毕业设计项目的完整代码，已获导师指导认可通过，并在答辩评审中获得了95的分数。资源中的所有项目代码均经过测试，在确保功能正常后才上传，请放心下载使用。 本项目适用于计算机相关专业的在校学生、教师或企业员工（如软件工程、计算机科学与技术、人工智能、通信工程、自动化和电子信息等），可用于毕业设计、课程设计、作业以及项目初期的演示。此外，对于初学者而言也是一个很好的学习进阶资源。 如果您有一定的基础，可以在现有代码的基础上进行修改以实现其他功能，并且可以直接应用于毕设或课设中。欢迎下载并交流沟通，共同进步！
     
  • 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
    优质
    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。