1.数据收集与预处理

  • 收集带有标签的垃圾图像数据集。
  • 对数据进行预处理，包括图像增强、大小调整、归一化等。

2. 模型选择与训练

  • 选择适当的深度学习模型
  • 划分数据集为训练集、验证集和测试集。
  • 使用训练集对模型进行训练，使用验证集调优模型参数，防止过拟合。
  • 使用测试集评估模型性能。

3. 模型部署与应用

  • 将训练好的模型部署到实际应用中，可以是移动端应用、Web 应用或者桌面应用。
  • 在应用中提供图像上传或实时摄像头捕获功能，用于用户拍摄垃圾图像。
  • 将拍摄的图像输入模型进行预测，并返回垃圾类别。

4. 模型优化与改进

  • 监控模型性能，收集用户反馈。
  • 根据用户反馈和模型性能进行优化和改进，可以考虑增加更多的训练数据、调整模型架构、Fine-tune 等方法。

5. 系统实现效果

数据集

数据标注

实现流程

实现效果

源码私可分享

# python # 深度学习 # 计算机视觉 # pytorch # 机器学习 # 目标检测
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