基于深度學(xué)習(xí)的生活垃圾分類(lèi)

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摘要：該文研究了將深度學(xué)習(xí)應(yīng)用于垃圾分類(lèi)，使用模型為微調(diào)后的ResNet50預(yù)訓(xùn)練模型，數(shù)據(jù)來(lái)源于華為開(kāi)源垃圾數(shù)據(jù)集。通過(guò)對(duì)原始數(shù)據(jù)的標(biāo)注、劃分和增廣得到該文所使用的數(shù)據(jù)集。增廣方式包括幾何變換、明亮度更改和添加噪聲。經(jīng)測(cè)試驗(yàn)證，本項(xiàng)目在測(cè)試集上的準(zhǔn)確率能夠達(dá)到87%，同時(shí)在實(shí)際場(chǎng)景中也有較好的泛化性。（剩余2905字）