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垃圾分类模型说明文档
1.数据集介绍
1.1源数据集:
本模型所用训练和测试图片均来自生活场景。源数据集总共四十个类别,类别和标签对应关系在训练集
中的dict文件里。图片中垃圾的类别,格式是“一级类别/二级类别”,二级类别是具体的垃圾物体类别,
也就是训练数据中标注的类别,比如一次性快餐盒、果皮果肉、旧衣服等。一级类别有四种类别:可回
收物、厨余垃圾、有害垃圾和其他垃圾。
数据文件包括训练集(有标注)和测试集(无标注),训练集的所有图片分别保存在train文件夹下面的0-39个
文件夹中,文件名即类别标签,测试集共有400张待分类的垃圾图片在test文件夹下,testpath.txt保存
了所有测试集文件的名称,格式为:name+。
{
"0": "其他垃圾/一次性快餐盒",
"1": "其他垃圾/污损塑料",
"2": "其他垃圾/烟蒂",
"3": "其他垃圾/牙签",
"4": "其他垃圾/破碎花盆及碟碗",
"5": "其他垃圾/竹筷",
"6": "厨余垃圾/剩饭剩菜",
"7": "厨余垃圾/大骨头",
"8": "厨余垃圾/水果果皮",
"9": "厨余垃圾/水果果肉",
"10": "厨余垃圾/茶叶渣",
"11": "厨余垃圾/菜叶菜根",
"12": "厨余垃圾/蛋壳",
"13": "厨余垃圾/鱼骨",
"14": "可回收物/充电宝",
"15": "可回收物/包",
"16": "可回收物/化妆品瓶",
CSDN博客:yue200403 微信账号:Leyueh
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源数据集获取:
百度网盘链接:https://pan.baidu.com/s/1rlaco_c79-TYs6H0HXijaw
提取码:yue0
1.2本次训练所用数据集:
由于电脑配置原因,如果数据集太大,训练时长过久,所以从源数据集中抽取部分数据(8类)用于训
练;
想要得到更好的模型建议全部训练(如果电脑配置高的话),或者自己按需求抽取数据集。
"17": "可回收物/塑料玩具",
"18": "可回收物/塑料碗盆",
"19": "可回收物/塑料衣架",
"20": "可回收物/快递纸袋",
"21": "可回收物/插头电线",
"22": "可回收物/旧衣服",
"23": "可回收物/易拉罐",
"24": "可回收物/枕头",
"25": "可回收物/毛绒玩具",
"26": "可回收物/洗发水瓶",
"27": "可回收物/玻璃杯",
"28": "可回收物/皮鞋",
"29": "可回收物/砧板",
"30": "可回收物/纸板箱",
"31": "可回收物/调料瓶",
"32": "可回收物/酒瓶",
"33": "可回收物/金属食品罐",
"34": "可回收物/锅",
"35": "可回收物/食用油桶",
"36": "可回收物/饮料瓶",
"37": "有害垃圾/干电池",
"38": "有害垃圾/软膏",
"39": "有害垃圾/过期药物"
}
CSDN博客:yue200403 微信账号:Leyueh
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实际训练数据集获取:
百度网盘链接:https://pan.baidu.com/s/1COi29R68Ap5QyJ46ZtJ94g
提取码:yue1
2.Vgg16模型
2.1模型使用流程:
1.配置环境
1.安装Anaconda
2.新创建一个虚拟环境;
1.打开Anaconda
2.创建vgg_tenflow环境命令:
{
"0": "其他垃圾/一次性快餐盒",
"1": "其他垃圾/污损塑料",
"2": "厨余垃圾/剩饭剩菜",
"3": "厨余垃圾/大骨头",
"4": "可回收物/塑料玩具",
"5": "可回收物/塑料碗盆",
"6": "有害垃圾/干电池",
"7": "有害垃圾/过期药物"
}
conda create -n vgg_tenflow python=3.7
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yue200403
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