基于深度学习的生活垃圾分类

该文研究了将深度学习应用于垃圾分类,使用模型为微调后的ResNet50预训练模型,数据来源于华为开源垃圾数据集。通过对原始数据的标注、划分和增广得到该文所使用的数据集。增广方式包括几何变换、明亮度更改和添加噪声。经测试验证,本项目在测试集上的准确率能够达到87%,同时在实际场景中也有较好的泛化性。最后通过Flask、Gunicorn和微信小程序进行模型以及前端界面的部署。