1.项目基于FasterRCNN 模型，通过RPN 网络获取图片候选区域，以Restnet50 提取特征，实现生活垃圾的智慧分拣。 2.项目运行环境：硬件环境和Python 环境。其中FasterRCNN 对计算要求较高，有一部分是Restnet50 的卷积层。必须使用较大内存的GPU 才可以完成训练。在本项目中，用华为云提供的模型训练服务（GPU tesla P100)实现，链接:https://www.hwtelcloud.com/products/mts。 3.项目包括2个模块：5 个模块：数据预处理、数据加载、模型构建、模型保存及训练、模型加载及调用。数据下载地址： https://pan.baidu.com/s/1ZAbzYMLv0fcLFJsu64u0iw，提取码 yba3 4.准确率评估：本部分包括模型准确率和分类别准确率。数据总体准确率为 0.840 识别效果比较理想。其中面包、菜根、瓜子壳的类别准确率较低。

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