Advertisement

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

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型：None

简介：
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。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • 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。
     
  • 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。
     
  • 基于卷积神经网络的垃圾分类.zip
    优质
    本项目采用卷积神经网络技术，旨在实现高效准确的图像识别与分类功能，特别针对生活垃圾图片进行训练和测试，以促进智能垃圾分类系统的发展。 卷积神经网络（Convolutional Neural Networks, CNNs 或 ConvNets）是一类深度神经网络，在处理图像相关的机器学习和深度学习任务方面表现出色。它们的名称来源于在这些网络中使用的数学运算——卷积。 以下是卷积神经网络的一些关键组件和特性： 1. **卷积层（Convolutional Layer）**：这是CNN的核心部分，通过一组可训练的滤波器（或称作卷积核、卷积器），对输入图像或者上一层输出特征图进行操作。这些滤波器与图像之间的运算生成了反映局部视觉特性（如边缘和角点等）的输出特征图。使用多个这样的滤波器，可以捕获到输入图像中的多种不同特征。 2. **激活函数（Activation Function）**：在卷积层之后通常会应用一个非线性变换——激活函数，例如ReLU、Sigmoid或tanh。这增加了模型处理复杂数据的能力。 3. **池化层（Pooling Layer）**：这种类型的层一般位于卷积层后面，用于减少特征图的空间维度，并降低计算量和参数的数量，同时保持空间层次结构的完整性。最大池化和平均池化是最常见的两种操作类型。 4. **全连接层（Fully Connected Layer）**：在CNN架构中接近末端的地方通常设置有若干个全连接层——每个神经元都与前一层的所有节点相连。这些层主要用于对提取出的特征进行分类或回归处理。 5. **训练过程**：通过反向传播算法和梯度下降等方法优化网络参数，包括滤波器权重和偏置，CNN的训练与其他深度学习模型类似。通常将数据划分为多个小批次进行迭代更新。 卷积神经网络在计算机视觉领域有着广泛的应用场景，比如图像分类、目标检测、图像分割以及人脸识别等等。此外，它们也被应用于处理其他类型的数据如文本或音频信号（通过一维序列和时间序列的卷积）。随着深度学习技术的进步，CNN的设计也在不断进化中，例如出现了ResNet和DCGAN等新型变体。
     
  • 生活垃圾分类数据集与神经网络模型（附已训练模型）
    优质
    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。
     
  • CIFAR10数据集详解及卷积神经网络图像分类模型训练-含完整代码与预训练模型下载链接
    优质
    本文章详细介绍如何使用CIFAR10数据集训练卷积神经网络进行图像分类，包含完整的代码示例和预训练模型的下载链接。 CIFAR-10 数据集详析：使用神经网络训练数据集合，并利用卷积神经网络来构建图像分类模型——附完整代码及预训练好的模型文件供直接应用。 该数据集由 60,000 张彩色图片组成，分为 10 类，每类包含 6,000 张图片。其中5万张为用于训练的样本，另外1万张则作为测试用例。整个CIFAR-10 数据集被划分为五个训练批次和一个独立的测试批次；每个批次包括了1万个图像文件。 值得注意的是，这五批训练数据中每一批次都随机包含来自各类别的5,000 张图片，并非均匀分布于所有类别。而单独设立的一个测试批次则确保从每一类随机选取 1,000 张进行评估验证。 通过实验观察到，在模型的每次迭代过程中，可以看到训练样本和测试样本的损失函数值及准确率的变化情况。最终结果表明，在最后一次迭代中，测试集上的平均损失为 0.9123，分类正确率为68.39%。
     
  • 基于卷积神经网络的垃圾图片分类方法
    优质
    本研究提出了一种利用卷积神经网络技术进行垃圾图片自动分类的方法，通过深度学习提升识别准确率和效率。 垃圾分类是资源回收利用的关键步骤之一，能够显著提高资源的再利用率，并且有助于减轻环境污染的影响。随着现代工业向智能化方向发展，传统的图像分类算法已无法满足垃圾分拣设备的需求。为此，本段落提出了一种基于卷积神经网络的垃圾图像分类模型（Garbage Classification Network, GCNet）。该模型通过构建注意力机制来提取局部和全局特征，并能获取更完善有效的信息；同时利用特征融合技术整合不同层级与尺寸的特征数据，以避免梯度消失问题。实验结果显示，GCNet在相关垃圾分类的数据集中表现优异，大幅提升了垃圾识别精度。
     
  • 基于卷积神经网络的疲劳驾驶检测系统毕业设计（含源码、部署教程、数据及训练模型）.zip
    优质
    本项目提供了一个基于卷积神经网络的疲劳驾驶检测系统的完整解决方案，包括源代码、详细的部署指南以及用于训练的数据集和模型。适合研究与应用开发使用。 【资源说明】毕业设计 基于卷积神经网络的疲劳驾驶检测系统源码、部署教程文档、全部数据及训练好的模型（高分项目）.zip 该项目是个人获得高分认可的毕业设计项目，已通过导师指导并成功答辩评审，分数达到95分。资源中的所有代码已在mac和windows 10/11上测试运行并通过功能验证后上传，请放心下载使用。 本项目适用于计算机相关专业（如软件工程、计算机科学与技术、人工智能、通信工程、自动化及电子信息等）的在校学生、老师或企业员工，可作为毕业设计、课程设计作业以及项目初期演示之用。同时适合初学者学习进阶。 如果基础较为扎实，可以在现有代码基础上进行修改以实现更多功能，并直接用于各类学术和实际工作需求中。欢迎下载并交流探讨，共同进步。
     
  • 基于卷积神经网络的深度学习校园垃圾分类识别系统源代码.zip
    优质
    本资源提供了一个基于卷积神经网络的深度学习模型，用于实现校园内垃圾分类的智能识别。通过Python编程和TensorFlow框架开发，能够有效提高垃圾分类效率与准确性。 本项目是一个基于卷积神经网络的深度学习实践案例，旨在开发一个校园垃圾识别分类系统。通过人工智能技术的应用，该项目能够有效地对不同类型的校园垃圾进行准确地识别与分类。源代码完整展示了整个项目的实现过程和技术细节。