垃圾分类数据集及代码，智能垃圾分类赛道。使用PyQt5进行界面设计，做了数据集并进行测试，使用神经网络进行图像识别处理。测试时识别准确率为百分百。垃圾分类数据集及代码，智能垃圾分类赛道。使用PyQt5进行界面设计，做了数据集并进行测试，使用神经网络进行图像识别处理。测试时识别准确率为百分百。垃圾分类数据集及代码，智能垃圾分类赛道。使用PyQt5进行界面设计，做了数据集并进行测试，使用神经网络进行图像识别处理。测试时识别准确率为百分百。垃圾分类数据集及代码，智能垃圾分类赛道。使用PyQt5进行界面设计，做了数据集并进行测试，使用神经网络进行图像识别处理。测试时识别准确率为百分百。垃圾分类数据集及代码，智能垃圾分类赛道。使用PyQt5进行界面设计，做了数据集并进行测试，使用神经网络进行图像识别处理。测试时识别准确率为百分百。垃圾分类数据集及代码，智能垃圾分类赛道。使用PyQt5进行界面设计，做了数据集并进行测试，使用神经网络进行图像识别处理。测试时识别准确率为百分百。垃圾分类数据集及代码，智能垃圾分类赛道。使用PyQt5进行界面设计，做了数据集并进行测试，使用神经网络进行图像识别处理。测

资源说明： 数据集主要包括6类图片：硬纸板、纸、塑料瓶、玻璃瓶、铜制品、不可回收垃圾 代码运行说明： 1、 安装运行项目所需的python模块，包括tensorflow | numpy | keras | cv2 2、 train.py用于训练垃圾分类模型，由于训练的数据量过于庞大，因此不一并上传 3、 predict.py用于预测垃圾的类别，首先运行predict.py，然后输入需要预测的文件路径，即可得到结果。