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垃圾分类项目代码合集.7z

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简介：
这是一个包含多种编程语言实现的垃圾分类相关算法和系统的开源代码集合文件，适用于开发者进行学习、研究与二次开发。 这段内容包含K210的模型文件、源码以及串口通信部分，并且还有32单片机的代码。可以直接下载并使用这些资源。

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  • 垃圾分类项目代码合集.7z
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    这是一个包含多种编程语言实现的垃圾分类相关算法和系统的开源代码集合文件，适用于开发者进行学习、研究与二次开发。 这段内容包含K210的模型文件、源码以及串口通信部分，并且还有32单片机的代码。可以直接下载并使用这些资源。
     
  • 垃圾分类小程序源码项目
    优质
    本项目提供一款实用的垃圾分类小程序源代码，帮助用户便捷地查询与分类日常垃圾，促进环保理念普及和实践。 小程序主要功能： 通过云开发的数据库存储了大量的常见垃圾种类，并支持用户直接搜索查询特定垃圾所属分类及其投放要求；同时提供拍照识别服务，借助百度AI开放平台图片识别技术自动判断垃圾类型。 页面展示： 部分小程序界面如下图所示（此处未插入具体图片描述）。 该版本的小程序已正式上线，欢迎通过微信扫描下方提供的二维码体验实际效果（此处未插入二维码图像）。 数据库设计方面： 利用预先准备的数据直接导入至云数据表中。主要包括： 1. **sort 表**：定义四种主要垃圾的分类标准。 2. **product 表**：存放常见垃圾分类信息。 3. **commit 表**：记录用户提交的未知垃圾样本，供进一步分析和学习。 百度AI图片识别技术： 通过调用百度AI开放平台提供的图像识别接口实现对拍照上传的照片进行智能解析，自动归类所拍物品属于何种类型的废弃物。
     
  • 垃圾分类数据集.zip_垃圾分类数据库集
    优质
    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
     
  • 垃圾分类的数据集与代码
    优质
    本数据集和代码资源旨在支持垃圾分类的相关研究和应用开发，提供各类垃圾图像及标注信息，助力机器学习模型训练。 数据集主要包括六类图片：硬纸板、纸张、塑料瓶、玻璃瓶、铜制品以及不可回收垃圾。 代码运行说明如下： 1. 安装项目所需的Python模块，包括tensorflow | numpy | keras | cv2。 2. 使用train.py文件来训练垃圾分类模型。由于训练的数据量非常大，因此未上传此文件。 3. predict.py用于预测图片中垃圾的类别。首先运行predict.py脚本，然后输入需要预测的文件路径即可得到结果。
     
  • 垃圾检测数据集（非垃圾分类）
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    本数据集包含了各类环境中的垃圾图像样本，旨在提供一个全面的数据资源库以支持垃圾检测算法的研究与开发。 该垃圾检测数据集包含多种目标物如垃圾袋、垃圾桶、瓶子、金属、纸张、果皮、纸团、食品包装袋、纸盒、烟头、瓶盖以及杯子等的图像样本。此数据集分为两个部分：JPEGImages和Annotations文件夹。JPEGImages中包含超过1000张路边垃圾的照片，共有2800多个标注框；每个图片都通过labelimg进行了人工标注，并且对应的xml文件存放在了Annotations文件夹内。 该数据集的图像清晰、场景广泛且精心挑选，适用于各种环境下的垃圾检测任务。它可作为模板数据集使用，在特定应用场景中只需添加少量特定场景的数据即可满足需求。这大大减少了收集和标记图片所需的时间，可以直接用于工程化应用。
     
  • 垃圾分类数据集
    优质
    垃圾分类数据集是一套用于训练机器学习模型识别和分类各类垃圾的数据集合，涵盖多种垃圾类别及大量标注图片。 垃圾分类数据集已经完成了必要的处理工作： 1. 训练集已进行图像增广，请勿再对训练集进行此类操作以避免影响训练效果。 2. 图像尺寸统一为 1280 * 720。 3. 数据集中包含训练集、测试集和验证集。
     
  • CNN垃圾邮件分类文件.7z
    优质
    该文件CNN垃圾邮件分类文件.7z包含一个用于识别和分类电子邮件是否为垃圾邮件的数据集，来源于CNN新闻组数据。此压缩包内含各类已标记的邮件样本，适用于训练机器学习模型以提高电子邮件过滤效率。 CNN中文文本挖掘涉及使用Python进行深度学习和机器学习的文本分类方法。
     
  • 电子邮件垃圾信息分类项目
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    本项目致力于开发高效的算法模型，旨在准确识别并分类电子邮件中的垃圾信息，提升用户体验和邮件系统的安全性。 在理想情况下，模型的性能估计可以预测它在未来看不见的数据上的表现如何。通常来说，我们解决问题的主要目标是能够对未来数据进行准确预测。选择度量标准之前了解具体背景非常重要，因为每种机器学习模型会针对不同的问题使用不同类型的数据集来解决不同目标的问题。对于Logistic回归而言，其参数已经是最佳状态了；尽管SVC在性能上有所提升，但它的运行速度仍然较慢，并且并不是最优的选择。朴素贝叶斯（Naive Bayes）成功预测出了4945个实际垃圾邮件中的4894个。然而，在准确度相近的情况下，考虑到执行效率的因素，我更倾向于选择朴素贝叶斯模型作为该数据集的最佳垃圾邮件分类器，因为它比Logistic回归要快得多。此外，与更为复杂的方法相比，朴素贝叶斯的学习者和分类器可以更加迅速地实现；类条件特征分布的解耦意味着每个分布都可以独立估计为一维分布，从而有助于缓解由于维度诅咒带来的问题。
     
  • 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%。