2021/11/19更新
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链接：https://www.aliyundrive.com/s/AM6xdekPYG5
缩减版完整代码链接，里面有预训练权重、训练好的权重以及简略版的照片
（450mb)
安装运行代码所需要的包
pip3 install -r requirements.txt
如果需要训练网络，需要打开ssd.py
将model_path改为model_data/ssd_weights.pth
如果需要预测图片
将model_path改为logs文件夹中loss最小的文件，我这里选择的是ep098
line 28
"model_path" : 'model_data/ssd_weights.pth'
"model_path" : 'logs/ep098-loss1.788-val_loss4.897.pth'
预测图片
python3 predict.py
预测图片的地址为img/photo512
photo512中有502个图片
在预测中输入img/photo512/00000xxx.jpg
xxx为0-501
训练网络
python3 train.py
图片和logs占用的空间太大了，所这我这里进行了删减
完整版地址：
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参考代码：https://gitcode.net/mirrors/bubbliiiing/ssd-pytorch?utm_source=csdn_github_accelerator
# TacoSSD
Taco数据集的垃圾分类与检测（python源码+项目说明）.zip
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2024-03-15
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Taco数据集的垃圾分类与检测（python源码+项目说明）.zip （29个子文件） 
code_20105 
predict.py 7KB utils utils.py 2KB __init__.py 1B utils_bbox.py 7KB utils_map.py 36KB anchors.py 12KB dataloader.py 14KB utils_fit.py 3KB callbacks.py 2KB __pycache__ utils_bbox.cpython-38.pyc 3KB anchors.cpython-38.pyc 6KB utils.cpython-38.pyc 1KB __init__.cpython-38.pyc 155B nets __init__.py 1B mobilenetv2.py 4KB vgg.py 1KB ssd_training.py 6KB ssd.py 8KB __pycache__ mobilenetv2.cpython-38.pyc 4KB vgg.cpython-38.pyc 1KB __init__.cpython-38.pyc 154B ssd.cpython-38.pyc 4KB taco_annotation.py 5KB
taco_val.txt 5KB requirements.txt 81B ssd.py 17KB taco_train.txt 42KB train.py 12KB README.md 1KB资源评论
