基于深度学习FasterRCNN模型Restnet50的生活垃圾智能分类与全源码分享
- 本项目基于深度学习FasterRCNN模型和Restnet50算法，通过RPN网络获取图片候选区域，实现生活垃圾的智能分类。2. 项目的运行环境包括硬件环境和Python环境，FasterRCNN模型对计算要求较高，需要使用GPU进行训练。推荐使用华为云提供的GPU训练服务。3. 项目包括数据预处理、数据加载、模型构建、模型保存与训练、模型加载与调用等5个模块。数据下载地址请访问 https://pan.baidu.com/s/1ZAbzYMLv0fcLFJsu64u0iw，提取码：yba3。4. 项目的准确率评估结果显示总体准确率为0.840，识别效果令人满意。其中面包、菜根、瓜子壳等类别的准确率相对较低。
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用户评论
这个文件中的应用实例使我对深度学习有了更深的理解。
很棒的Python工程全源码，方便入门者学习。
实现生活垃圾智能分类，提高垃圾处理效率。
对于初学者来说，学习起来并不困难。