基于Pytorch框架的轻量级卷积神经网络垃圾分类识别系统
创始人
2024-02-20 06:47:59
在我之前的博文中也写过一篇关于垃圾识别的文章，主要是基于tensorflow和keras实现的，数据集是一个比赛提供的，有40个细分的子类别，最近是在学习PyTorch框架，实践做项目的过程中就想拿垃圾识别的数据集再开发垃圾识别模型。
原文在这里，如下所示：
这里主要是希望基于PyTorch框架开发实现这套系统，先看下整体效果：
基于Pytorch框架的轻量级卷积神经网络垃圾分类识别系统
整体项目文件结构目录如下所示：
项目中各文件详情如下所示：
| 文名称 | 文件说明 |
| data/ | 数据集目录 |
| results/ | 结果目录 |
| utils/ | 组件目录 |
| weights/ | 权重目录 |
| config.py | 配置模块 |
| evaluation.py | 评估模块 |
| gui.gif | 界面操作 |
| guiAPP.py | 界面模块 |
| mobilenet.py | 轻量级模型模块 |
| models.py | 实例化模块 |
| train.py | 训练模块 |
| test.txt | 测试集 |
| train.txt | 训练集 |
| 启动.bat | 双击即可启动界面的bat脚本 |
| 演示.mp4 | 系统演示视频 |
数据集详情如下所示：
FoodWaste：
HarmfulWaste：
OtherWaste：
RecyclableWaste：
为了使推理过程可视化开发了对应的界面模块，整体操作示意如下所示：
为了评估模型的整体性能，对其进行了评估测试，如下所示：
可以看到：模型在各个类别上的识别效果都是很不错的。
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