如何使用 Python 和深度学习框架 TensorFlow 来构建一个基于 ResNet 的垃圾分类系统

最新推荐文章于 2025-01-12 10:41:18 发布

中年老码农

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分类专栏： python flask resnet 文章标签： python 深度学习 tensorflow

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/dm1901/article/details/129808668

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本文详述了如何利用Python和深度学习框架TensorFlow，基于ResNet50构建垃圾分类系统。通过Kaggle数据集进行训练，使用Flask搭建Web应用，实现图像上传并返回分类结果。文章涵盖了环境设置、数据处理、模型构建、训练、测试及Web应用的创建过程。

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概述
本文将介绍如何使用 Python 和深度学习框架 TensorFlow 来构建一个基于 ResNet 的垃圾分类系统。我们将使用 Kaggle 提供的一个垃圾分类数据集来训练我们的模型，并使用 Flask 来构建一个简单的 Web 应用程序，允许用户上传图像并得到垃圾分类结果。

环境设置
首先，我们需要设置开发环境。以下是我们需要安装的软件：
Python 3
TensorFlow 2.x
Flask
numpy
matplotlib
scikit-learn
pillow
我们可以使用 pip 命令来安装这些软件包：
pip install tensorflow flask numpy matplotlib scikit-learn pillow

数据集
我们将使用 Kaggle 提供的一个垃圾分类数据集，该数据集包含 6 种不同类型的垃圾：纸张，塑料，玻璃，金属，纺织品和垃圾堆。该数据集包含大约 2,400 张图像，其中每个类别有 400 张图像。

可以在此处下载该数据集：

https://www.kaggle.com/asdasdasasdas/garbage-classification

我们需要将数据集分成训练集和测试集。在这里，我们将使用 80% 的图像作为训练集，其余 20% 的图像作为测试集。我们还需要对数据进行预处理，以便将图像大小调整为 224x224 并将其归一化。

模型
在这个项目中，我们将使用 ResNet50 模型来进行垃圾分类。ResNet 是一种深度残差网络，是在 ImageNet 图像分类挑战中获得了第一名。它的一个重要特点是可以处理非常深的神经网络而不会出现梯度消失或爆炸的问题。

我们将使用 TensorFlow 的 Keras API 来创建 ResNet50 模型。我们需要从 Keras 库中导入 ResNet50，并添加一个新的全局平均池化层和一个具有 6 个输出的密集层（对应我们的 6 个类别）。
以下是创建 ResNet50 模型的代码：
from tensorflow.keras.applications.resnet50 import ResNet50
from tensorflow.keras.layers