基于深度残差网络的图像识别垃圾分类系统

2024-01-10

基于深度残差网络的图像识别垃圾分类系统

项目描述

本项目使用 Python 和深度学习库 Keras 构建了一个基于深度残差网络（ResNet）的图像识别垃圾分类系统。该系统能够识别并分类六种不同类型的垃圾：纸张、塑料、玻璃、金属、纺织品和垃圾堆。

环境设置

在开始之前，请确保您的开发环境已安装以下软件和库：

  • Python 3
  • TensorFlow 2.x
  • Flask
  • NumPy
  • Matplotlib
  • scikit-learn
  • Pillow

您可以使用以下 pip 命令来安装这些软件包：

pip install tensorflow flask numpy matplotlib scikit-learn pillow

数据集

本项目使用 Kaggle 提供的一个垃圾分类数据集。该数据集包含大约 2400 张图像，涵盖六种不同类型的垃圾：纸张、塑料、玻璃、金属、纺织品和垃圾堆。每个类别有 400 张图像。

项目结构

  • model.py: 包含深度残差网络（ResNet）的模型定义。
  • train.py: 用于训练模型的脚本。
  • predict.py: 用于对新图像进行分类的脚本。
  • app.py: 使用 Flask 构建的简单 Web 应用，用于上传图像并进行分类。

使用方法

  1. 训练模型: 运行 train.py 脚本来训练模型。
  2. 预测分类: 运行 predict.py 脚本并提供图像路径，系统将输出分类结果。
  3. Web 应用: 运行 app.py 启动 Flask 应用，通过浏览器上传图像进行分类。

注意事项

  • 确保数据集已正确下载并放置在项目目录中。
  • 在训练模型时，根据您的硬件配置调整批量大小和训练轮数。

贡献

欢迎对本项目进行改进和扩展。如果您有任何建议或发现问题，请提交 Issue 或 Pull Request。

许可证

本项目采用 MIT 许可证。有关更多信息，请参阅 LICENSE 文件。

下载链接

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