# 基于tensorflow2.3的垃圾分类系统
教程链接:[【03】手把手教你构建垃圾分类系统-基于tensorflow2.3_dejahu的博客-CSDN博客](https://blog.csdn.net/ECHOSON/article/details/118225446)
课程设计要做一个垃圾分类系统,需要识别可回收垃圾、厨余垃圾、有害垃圾和其他垃圾等四个大类,在网上找到了很多开源的数据集,但是质量参差不齐,而且有坏图的存在,所以我就将这些数据集还有自己爬取的数据一起清洗了一遍,全部保存为了jpg的格式,一共有245个小类和4个大类。模型训练使用的是tensorflow2.3,其中mobilenet的准确率有82%,并使用pyqt5构建了图形化界面。
## 如何获取
代码直接在本地址下载即可
需要模型和数据集的朋友请在csdn下载,链接如下:
[垃圾分类数据集和tf代码-8w张图片245个类.zip-深度学习文档类资源-CSDN下载](https://download.csdn.net/download/ECHOSON/19713816)
## 代码结构
```
images 目录主要是放置一些图片,包括测试的图片和ui界面使用的图片
models 目录下放置训练好的两组模型,分别是cnn模型和mobilenet的模型
results 目录下放置的是训练的训练过程的一些可视化的图,两个txt文件是训练过程中的输出,两个图是两个模型训练过程中训练集和验证集准确率和loss变化曲线
utils 是主要是我测试的时候写的一些文件,对这个项目没有实际的用途
mainwindow.py 是界面文件,主要是利用pyqt5完成的界面,通过上传图片可以对图片种类进行预测
testmodel.py 是测试文件,主要是用于测试两组模型在验证集上的准确率,这个信息你从results的txt的输出中也能获取
train_cnn.py 是训练cnn模型的代码
train_mobilenet.py 是训练mobilenet模型的代码
```
## 效果
![image-20210618133633509](https://vehicle4cm.oss-cn-beijing.aliyuncs.com/typoraimgs/image-20210618133633509.png)
## 如何运行
不熟悉环境配置的朋友可以看这篇博客,里面有详细的教程:
[手把手教你用tensorflow2.3训练自己的分类数据集_dejahu的博客-CSDN博客](https://blog.csdn.net/ECHOSON/article/details/117964477?spm=1001.2014.3001.5502)
没有合适的资源?快使用搜索试试~ 我知道了~
温馨提示
垃圾分类(Garbage classification),一般是指按一定规定或标准将垃圾分类投放、收集、运输和处理,从而转变成公共资源的一系列活动的总称。垃圾分类的目的是提高垃圾的资源价值和经济价值,减少垃圾处理量和处理设备的使用,降低处理成本,减少土地资源的消耗,具有社会、经济、生态等几方面的效益。利用深度学习方法,基于python设计此垃圾分类系统。 项目背景 随着城市化进程的加快和人们生活水平的提高,城市垃圾产量逐年上升。传统的垃圾处理方式已经无法满足当前的需求,因此,垃圾分类作为解决垃圾问题的重要手段之一,正逐渐在全球范围内得到推广和实施。垃圾分类涉及的管理环节众多,包括分类投放、收集、运输、处理等,需要一个高效、便捷的管理系统来支持。基于这样的需求,垃圾分类系统项目应运而生。其研究目的是为了实现垃圾资源化利用、减少垃圾对环境的污染和促进可持续发展。通过对不同种类的垃圾进行分类,可以有效地将可回收物、有害垃圾和其他垃圾分开,从而提高回收利用率,降低垃圾处理成本,减少对环境的负面影响。同时,垃圾分类系统的研究意义不仅仅在于环保。它还能够促进社会公众对环保、资源节约的认识,推动垃
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基于python毕业设计垃圾分类数据系统源码.zip (72个子文件)
code
window_trash.py 15KB
readme.md 2KB
utils
heat_maps.py 302B
jpeg2jpg.py 769B
data_read.py 2KB
train_resnet.py 5KB
data_spilit.py 4KB
remove_wrong_image.py 2KB
window.py 7KB
remove_func.py 1KB
.idea
trash_new_torch1.5.iml 335B
vcs.xml 185B
misc.xml 199B
inspectionProfiles
profiles_settings.xml 179B
modules.xml 295B
.gitignore 50B
test_model.py 11KB
train_cnn.py 4KB
requirements.txt 98B
models
下载地址.txt 140B
images
main.png 70KB
ali.jpg 47KB
ad.jpeg 281KB
aboutx.jpg 57KB
Num_flowers.png 17KB
yebanbing_yanzhong_30.jpg 14KB
huayebing_110.jpg 12KB
huibanbing_yanzhong_16.jpg 21KB
Figure_CNN.png 53KB
results0.png 68KB
123.jpg 165KB
img_玻璃制品_5.jpg 16KB
wx.jpg 35KB
tmpx.jpg 86KB
img_袜子_1.jpg 124KB
logo.png 53KB
results1.png 58KB
about.png 308KB
bbb.jpeg 41KB
show.png 315KB
t1.jpg 54KB
guopi.jpg 86KB
results2.png 51KB
aa.jpeg 336KB
img_ҩƬ_8.jpg 34KB
img_八宝粥_7.jpg 320KB
关于.png 2KB
img_巧克力_7.jpg 174KB
tmp_singlejpg 47KB
initxx.png 495KB
t2.jpg 18KB
Figure_mobilenet.png 56KB
主页面.png 5KB
cc.jpeg 51KB
3.jpeg 3KB
target.png 101KB
img_电蚊香_7.jpg 207KB
init.jpg 1.78MB
ccc.jpeg 72KB
bb.jpeg 18KB
xiubing_yanzhong_25.jpg 25KB
train_mobilenet.py 4KB
results
模型输出mobilenet.txt 17KB
参考资料.txt 341B
测试记录.txt 10KB
results_cnn_epoch30.png 54KB
pickle_result.pickle 313KB
results_mobilenet_epoch30.png 61KB
测试热力图.png 21KB
requirements.txt 65B
模型输出cnn.txt 17KB
数据集数量图.png 18KB
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熬夜写代码的平头哥
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