PyTorch垃圾分类任务与垃圾图片数据集

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人工智能用于垃圾分类

人工智能用于垃圾分类，业界早有过相关的讨论，主要有三种方案：第一种方案，把垃圾的相关信息制成表格化数据，然后用传统的机器学习方法实现分类；第二种方案，把所有的垃圾分类信息做成知识图谱，每一次查询就好像翻字典一样查阅信息；第三种方案，借助人工智能深度学习方法来对垃圾进行识别和分类。例如，每次给一幅垃圾的图片，让模型识别出这属于哪一种类别，属于干垃圾、湿垃圾、有害垃圾还是可回收垃圾。

说实话，基于图片的垃圾识别要难不少。比如，卫生纸可以弄成各种形状，如团成一团、撕成一条一条。让算法通过图片识别这些东西，显然有些难为算法。如图7-2所示，我们对图片中的物品进行分类，目前一般都是采用多级分类模型或检索搭建的超大分类网络，比如 1 万多类物体识别，甚至10万多类物体识别。

图7-2

然后根据类别标签进行映射，映射到最终的垃圾类别。这里底层技术实现其实还是图像的多分类识别</