基于人工智能深度学习的场景下，基于torchversion的垃圾分类目标检测分卷（8）。垃圾分类作为一种有效处理垃圾的科学管理方案，在提高资源利用率、缓解垃圾生产压力以及改善生态环境等方面具有重要意义

基于人工智能深度学习的场景下，基于torchversion的垃圾分类目标检测分卷二。检测分卷二里面内容完整，可提供相关内容参考。垃圾分类作为一种有效处理垃圾的科学管理方案，在提高资源利用率、缓解垃圾生产压力以及改善生态环境等方面具有重要意义

基于人工智能深度学习的场景下，基于torchversion的垃圾分类目标检测分卷1。垃圾分类作为一种有效处理垃圾的科学管理方案，在提高资源利用率、缓解垃圾生产压力以及改善生态环境等方面具有重要意义

垃圾分类小程序，主要实现垃圾分类信息查询，提供文字、图像识别以及语音识别检索，同时还支持城市切换以及垃圾分类专题模块和垃圾分类知识小测试 版本说明：该项目已于微信、QQ、支付宝小程序平台均已上线，本项目将包含微信、QQ、支付宝、百度小程序四个平台小程序源码。 目录结构 images —— 项目相关图片文件 pages —— 项目页面相关文件（包含页面、样式、js以及页面配置文件） utils —— utils文件，可require引入 文件说明 config.js —— 项目配置文件（包含Api接口host部分） 使用说明

数据包括“笔” “金属罐子” “纸盒” “口罩” “电池” “药片胶囊” “纸张” “瓶子”8个种类，各1000+张，共计1w+张已标注好的VOC格式数据集。适合目标检测初学者以及垃圾分类训练模型使用的数据集。

数据包括“笔” “金属罐子” “纸盒” “口罩” “电池” “药片胶囊” “纸张” “瓶子”8个种类，各1000+张，共1w张已标注好的VOC格式数据集。适合目标检测初学者进行模型训练的数据集。

采用JSP技术构建的一个管理系统。整个开发过程首先对软件系统进行需求分析，得出系统的主要功能。接着对系统进行总体设计和详细设计。总体设计主要包括系统总体结构设计、系统数据结构设计、系统功能设计和系统安全设计等；详细设计主要包括模块实现的关键代码，系统数据库访问和主要功能模块的具体实现等。最后对系统进行功能测试，并对测试结果进行分析总结，及时改进系统中存在的不足，为以后的系统维护提供了方便，也为今后开发类似系统提供了借鉴和帮助。

包含电池、瓶子、易拉罐、陶瓷、香烟、水果、水果皮、蔬菜、蔬菜皮的训练图片，利用PaddleX训练出的模型精度可以达到百分之95左右

采用java技术构建的一个管理系统。整个开发过程首先对系统进行需求分析，得出系统的主要功能。接着对系统进行总体设计和详细设计。总体设计主要包括系统功能设计、系统总体结构设计、系统数据结构设计和系统安全设计等；详细设计主要包括系统数据库访问的实现，主要功能模块的具体实现，模块实现关键代码等。最后对系统进行功能测试，并对测试结果进行分析总结。 包括程序毕设程序源代码一份，数据库一份，完美运行。配置环境里面有说明。

机器学习与python大作业-垃圾分类识别（学生版）.ipynb