社区垃圾分类识别AI算法盒 YOLOv7

社区垃圾分类识别AI算法盒在社区垃圾投放站安装后，社区垃圾分类识别AI算法盒便能实时监测垃圾投放情况。当居民前来扔垃圾时，算法盒一旦检测到错误投放的垃圾，例如将可回收物扔进了其他垃圾桶，或者厨余垃圾没有破袋直接扔进垃圾桶等情况，它会立即启动语音提醒功能，清晰地告知居民正确的投放方式，引导居民进行纠正。这种及时的提醒和纠正机制，不仅能够帮助居民养成良好的垃圾分类习惯，还能有效减少垃圾混投现象，提高垃圾分类的准确率。

YOLOv7 的发展方向与当前主流的实时目标检测器不同，研究团队希望它能够同时支持移动 GPU 和从边缘到云端的 GPU 设备。除了架构优化之外，该研究提出的方法还专注于训练过程的优化，将重点放在了一些优化模块和优化方法上。这可能会增加训练成本以提高目标检测的准确性，但不会增加推理成本。研究者将提出的模块和优化方法称为可训练的「bag-of-freebies」。

对于模型重参数化，该研究使用梯度传播路径的概念分析了适用于不同网络层的模型重参数化策略，并提出了有计划的重参数化模型。此外，研究者发现使用动态标签分配技术时，具有多个输出层的模型在训练时会产生新的问题：「如何为不同分支的输出分配动态目标？」针对这个问题，研究者提出了一种新的标签分配方法，称为从粗粒度到细粒度（coarse-to-fine）的引导式标签分配。

在当今社会，垃圾分类已成为城市文明与环保的重要标志。然而，如何高效、准确地引导居民进行垃圾分类，一直是社区管理中的难题。为此，一款基于 YOLOX+RNN 深度学习算法的社区垃圾分类识别 AI 算法盒应运而生，为社区垃圾投放管理带来了全新的智能化解决方案。这款 AI 算法盒的核心在于其先进的深度学习技术。能够快速准确地识别出垃圾的种类。它通过大量的垃圾图片数据进行训练，对常见的社区垃圾，如可回收物、有害垃圾、厨余垃圾和其他垃圾等，都能精准识别。

# From Mr. Dinosaur
 
import os
 
 
def listdir(path, list_name):  # 传入存储的list
    for file in os.listdir(path):
        file_path = os.path.join(path, file)
        if os.path.isdir(file_path):
            listdir(file_path, list_name)
        else:
            list_name.append(file_path)
 
 
list_name = []
path = 'D:/PythonProject/data/'  # 文件夹路径
listdir(path, list_name)
print(list_name)
 
with open('./list.txt', 'w') as f:  # 要存入的txt
    write = ''
    for i in list_name:
        write = write + str(i) + '\n'
    f.write(write)

社区垃圾分类识别AI算法盒除了对垃圾投放行为的监测和提醒，这款 AI 算法盒还具备垃圾落地识别抓拍功能。如果居民在垃圾投放过程中不小心将垃圾洒落在地，或者随意丢弃垃圾，算法盒能够迅速识别并抓拍这一行为，同时发出语音提醒，督促居民及时清理垃圾，保持垃圾投放站及周边环境的整洁。这种智能监管方式，不仅减少了社区工作人员的巡查工作量，还能有效遏制不文明的垃圾投放行为，营造更加干净、整洁的社区环境。