garbage-classification
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一个智能垃圾分类系统
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#### 一、主要功能<br>
对上传的垃圾图片进行识别,并返回分类结果(干垃圾、湿垃圾、有害垃圾、可回收垃圾)<br>
#### 二、实现原理<br>
![](https://raw.githubusercontent.com/skyevvv/garbage-classification/master/function.png)<br>
该垃圾分类项目采用深度学习--图像处理模块,采用的是Sequential 序贯模型,序贯模型是函数式模型的简略版,为最简单的线性、从头到尾的结构顺序,不分叉。Sequential模型的基本组件包括① model.add,添加层;② model.compile,模型训练的BP模式设置;③ model.fit,模型训练参数设置 + 训练;④ 模型预测。<br>
#### 三、运行环境<br>
win10+cuda9.1+cudnn7+tensorflow-gpu-1.12.0、pytorch1.4.0+keras-2.2.4 <br>
#### 四、关于库文件:<br>
在运行项目的过程中,我们遇到了很多报错,很大一部分是缺少各种库文件,在实现这个项目前,需要配置好环境,并且文件的版本需要对应,否则也会出现各种各样的报错问题(比如tensorflow、pytorch、keras、cudnn之间的版本对应),需要安装tensorflow、pytorch、keras、numpy、torchvision、scipy等文件包<br>
#### 五、数据集:<br>
我们在查找过程中发现网上大部分用的都是kaggle的垃圾数据集,一共六类,包括纸板(cardboard)、玻璃(glass)、金属(metal)、纸(paper)、塑料(plastic)、其他垃圾(trash) [数据集下载地址](https://www.kaggle.com/asdasdasasdas/garbage-classification)
#### 六、模型训练基本步骤:<br>
①对数据集进行训练,生成模型,记录最终准确率(训练模型因为机子配置原因耗时较长)<br>
②运用生成好的模型对图像进行测试,查看图像识别结果及垃圾分类情况,记录结果及验证情况<br>
③调整参数,对模型进行优化<br>
#### 七、代码运行:<br>
运行 garbage_ui.py 文件在前端界面进行图片上传、识别即可。
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基于python的垃圾分类系统源码+项目说明(优质项目).zip个人经导师指导并认可通过的98分课程设计项目,主要针对计算机相关专业的正在做课程设计、期末大作业的学生和需要项目实战练习的学习者。 基于python的垃圾分类系统源码+项目说明(优质项目).zip个人经导师指导并认可通过的98分课程设计项目,主要针对计算机相关专业的正在做课程设计、期末大作业的学生和需要项目实战练习的学习者。 基于python的垃圾分类系统源码+项目说明(优质项目).zip个人经导师指导并认可通过的98分课程设计项目,主要针对计算机相关专业的正在做课程设计、期末大作业的学生和需要项目实战练习的学习者。 基于python的垃圾分类系统源码+项目说明(优质项目).zip个人经导师指导并认可通过的98分课程设计项目,主要针对计算机相关专业的正在做课程设计、期末大作业的学生和需要项目实战练习的学习者。 基于python的垃圾分类系统源码+项目说明(优质项目).zip个人经导师指导并认可通过的98分课程设计项目,主要针对计算机相关专业的正在做课程设计、期末大作业的学生和需要项目实战练习的学习者。
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基于python的垃圾分类系统源码+项目说明.zip (20个子文件)
python的垃圾分类系统源码
kid_ui.ui 11KB
界面.jpg 59KB
function.png 43KB
dataset
cardboard.zip 7.21MB
glass.zip 6.22MB
paper.zip 12.17MB
test.cpp 1B
trash.zip 1.81MB
meat.zip 1.24MB
plastic.zip 6.51MB
a.ui 9KB
test-1.py 6KB
项目代码
kid_ui.ui 11KB
garbage_ui.py 3KB
main_ui.py 8KB
ui.py 1B
classify.py 6KB
garbage.py 5KB
README.md 2KB
test-4.py 10KB
共 20 条
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程序员张小妍
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