本项目开发了一个基于TensorFlow框架的智能垃圾分类系统,旨在提高传统垃圾分类的效率和准确性。此系统使用了先进的深度学习技术,特别是MobileNetV2模型,以实现高效且准确的垃圾图像分类。项目的最终目标是将这一技术应用于实际场景,如智能垃圾桶和移动应用程序,以促进环保和资源回收。
系统的开发过程包括多个关键步骤:首先,项目使用了Kaggle上提供的包含12,000张图像的垃圾分类数据集。这些图像涵盖了42种不同类型的垃圾,每类垃圾有300张图像。数据经过预处理,包括转换为RGB格式、调整大小至32x32像素,并分为8:2的比例划分成训练集和测试集。
在模型构建阶段,采用MobileNetV2作为基础架构,并通过追加全局平均池化层和两个密集层来完成分类任务,模型训练设置为10个时代,使用Adam优化器和分类交叉熵损失函数。训练完成后,模型在测试集上达到了令人满意的准确率,并将训练好的模型保存为H5文件,便于后续使用。
此外,项目还开发了一个基于FastAPI的Web应用,允许用户通过简单的图形界面上传垃圾图像并获取分类结果,增强了用户交互体验。通过部署这一Web应用,系统
2025-03-11 08:56:55
529KB
深度学习
1