垃圾分类识别系统（目标检测版）
简介
本资源文件提供了一个基于目标检测技术的垃圾分类识别系统。该系统利用深度学习算法，特别是PyTorch框架，实现了对垃圾图像的自动分类。通过训练模型，系统能够准确识别不同类型的垃圾，从而帮助提高垃圾分类的效率和准确性。
系统特点
- 高准确率：系统经过多次迭代优化，准确率高达近99%。
- 前后端分离：采用Java Web端的SpringMVC框架，实现了前后端分离的设计效果。
- 数据收集与处理：通过网络爬虫技术收集垃圾图像数据，并进行数据清洗和处理，确保数据质量。
- 模型训练：使用YOLOv3-tiny模型进行训练，支持自定义训练迭代次数。
- 易于部署：提供详细的部署文档和代码，方便用户快速部署和使用。
使用说明
- 环境配置：
- Java部分：TomCat, IDEA, maven
- Python部分：python3.6+, torch1.0+, anaconda
- 数据收集：
- 使用网络爬虫脚本从网络收集垃圾图像数据。
- 对收集到的数据进行清洗和处理，去除无效数据。
- 模型训练：
- 使用提供的训练脚本进行模型训练。
- 可根据需求调整训练迭代次数。
- 模型测试：
- 使用测试脚本对训练好的模型进行测试，评估模型性能。
- 系统部署：
- 按照部署文档，在IDEA中搭建Maven项目，实现系统的部署和运行。
项目源码
项目源码包含以下内容：
- 数据收集与处理脚本
- 模型训练脚本
- 模型测试脚本
- 系统部署文档
- 前端代码
总结
本垃圾分类识别系统通过目标检测技术，实现了对垃圾图像的自动分类，具有高准确率和易于部署的特点。希望本项目能够帮助用户提高垃圾分类的效率和准确性。
注意：由于笔者知识能力有限，在描述上可能存在不准确的地方，还请谅解。如遇到问题，欢迎通过QQ:1017190168进行讨论。