使用Python和深度学习库构建垃圾分类图像识别系统

本文介绍如何使用Python和深度学习库构建一个基于深度残差网络（ResNet）的图像识别垃圾分类系统。读者需要安装Python 3、TensorFlow 2.x、Flask、numpy、matplotlib、scikit-learn和pillow等开发环境。我们将使用Kaggle提供的一个垃圾分类数据集，该数据集包含6种不同类型的垃圾：纸张，塑料，玻璃，金属，纺织品和垃圾堆，共2,400张图像。我们将讲解如何使用ResNet模型进行图像分类，并提供相关数据集和代码示例供读者参考。