基于深度学习的计算机视觉垃圾分类系统_基于深度学习的垃圾分类-程序员宅基地
资源下载地址：https://download.csdn.net/download/sheziqiong/85709577
1. 实验介绍
1.1 实验背景
自今年 7 月 1 日起，上海市将正式实施 《上海市生活垃圾管理条例》。
垃圾分类，看似是微不足道的“小事”，实则关系到13亿多人生活环境的改善，理应大力提倡。
垃圾识别分类数据集中包括玻璃 (glass) 、硬纸板 (cardboard) 、金属 (metal) 、纸 (paper) 、塑料 (plastic) 、一般垃圾 (trash) ，共6个类别。
生活垃圾由于种类繁多，具体分类缺乏统一标准，大多人在实际操作时会“选择困难”，基于深度学习技术建立准确的分类模型，利用技术手段改善人居环境。
1.2 实验要求
a）建立深度神经网络模型，并尽可能将其调到最佳状态。
b）绘制深度神经网络模型图、绘制并分析学习曲线。
c）用准确率等指标对模型进行评估。
1.3 实验环境
可以使用基于 Python 的 OpenCV 库进行图像相关处理，使用 Numpy 库进行相关数值运算，使用 Keras 等框架建立深度学习模型等。
1.4 参考资料
OpenCV：https://opencv-python-tutroals.readthedocs.io/en/latest/py_tutorials/py_tutorials.html
Numpy：https://www.numpy.org/
Keras: https://keras.io/
2.实验内容
2.1 介绍数据集
该数据集包含了 2507 个生活垃圾图片。数据集的创建者将垃圾分为了 6 个类别，分别是：
| 序号 | 中文名 | 英文名 | 数据集大小 |
|---|---|---|---|
| 1 | 玻璃 | glass | 共 497 个图片 |
| 2 | 纸 | paper | 共 590 个图片 |
| 3 | 硬纸板 | cardboard | 共 400 个图片 |
| 4 | 塑料 | plastic | 共 479 个图片 |
| 5 | 金属 | metal | 共 407 个图片 |
| 6 | 一般垃圾 | trash | 共 134 个图片 |
-
物品都是放在白板上在日光/室内光源下拍摄的，压缩后的尺寸为 512 * 384
图片预览
3.结果展示
模型的loss值为0.43，在测试集上的准确率大概为90%
一些预测的结果展示：
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