基于CNN的垃圾分类模型

最新推荐文章于 2025-06-22 13:09:32 发布
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分类专栏： Keras/TensorFlow/PyTorch学习与实战 文章标签： TensorFlow Keras 垃圾分类
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/github_39611196/article/details/79024666
本文介绍了一个基于CNN的垃圾分类模型，采用6层CNN网络对6类生活垃圾进行分类，测试准确率为0.85。讨论了数据集的问题和模型的简单性，并提出通过数据清洗和迁移学习来提高准确性。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

数据集代码下载地址：https://download.youkuaiyun.com/download/github_39611196/13103484

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前言

识别结果如下所示：
在这里插入图片描述

国家大力推行垃圾分类可以实现环境保护，但是也对很多不熟悉垃圾分类的人造成了困扰，需要一种自动化的垃圾分类方法，以实现更加便捷的垃圾分类。
在这里插入图片描述
本文提出了基于卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）的

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【图像识别】基于卷积神经网络(CNN)实现垃圾分类Matlab源码
qq_59747472的博客
01-21 2665
1 模型介绍 模型参考这里。 2 部分代码 function varargout = cnnMain(varargin) gui_Singleton = 1; gui_State = struct('gui_Name', mfilename, ... 'gui_Singleton', gui_Singleton, ... 'gui_OpeningFcn', @cnnMain_OpeningFcn, ... ...
基于CNN（LeNet）的垃圾分类（C语言实现）
eye_s1的博客
01-06 3594
基于CNN（LeNet）的垃圾分类（C语言实现CNN算子）一、先使用python训练模型二、提取参数提取模型参数提取图片三、编写CNN算子在windows中实现在FPGA中实现，使用avalon接口 一、先使用python训练模型 具体步骤参考基于pytorch的MNIST数据集的四层CNN，测试准确率99.77%这篇文章，各种步骤我写的很详细，只需要将MNIST数据集换成垃圾分类的数据集，再调整一下参数就好了。 二、提取参数 提取模型参数 权重和偏置 我们需要提取每一个具有学习的参数的训练层的权重和偏置
基于ConvNeXt的垃圾分类模型
qq_57290048的博客
05-17 1750
ConvNeXt网络是一种新型的卷积神经网络（CNN）模型，其设计旨在提高图像识别的准确性和效率。它采用了一种全新的网络结构，并引入了一些创新性的技术，使得网络能够学习到更丰富和多样化的特征信息。ConvNeXt网络的核心思想是通过具有不同尺度和深度的卷积层来捕捉图像中的不同特征。它使用了一种称为“空间金字塔池化”（SPP）的技术来改进传统CNN中的池化层。SPP通过在不同尺度上对输入进行金字塔池化来捕捉不同尺度的特征，并通过结合不同尺度的特征来提高CNN的准确性。
基于springboot的智能垃圾分类系统(源码+文档+部署讲解等)
最新发布
06-22 850
在 "碳达峰碳中和" 战略与 "无废城市" 建设深化发展的背景下，我国城市生活垃圾年产量已超 3 亿吨，但垃圾分类准确率不足 40%，资源化利用率仅约 35%。据住建部调研，75% 的居民缺乏垃圾分类知识，60% 的社区分类设施不完善，垃圾混运现象仍较普遍。开发基于 SpringBoot 的智能垃圾分类系统，旨在构建智能化、全流程的垃圾分类生态，推动环境效益与社会效益双提升。该系统以 SpringBoot 为核心框架，整合智能识别、数据采集、分类引导、积分激励、监管考核等功能模块，通过计算机视觉技术识别垃圾
基于CNN的垃圾分类识别系统
Together_CZ的博客
05-26 3484
昨天在整理电脑资料的时候无意间发现了前两年下载的数据集，应该是哪里举办的比赛，赛题就是垃圾分类识别相关的任务，当时其实做了一些工作，无奈后面没有继续了就搁置了，最近一年多的时间大都在做CV的项目，今天看到这个数据集，萌生了继续做的想法，于是我拿出上周用来做云状识别开发的模型，改造了一下就可以直接用到这个垃圾分类识别数据集上面了。 首先看下效果： 这里的垃圾总分类一共有40个类别，也就是多分类任务，各垃圾类别详情如下所示： { "0": "其他垃...
【Mo 人工智能技术博客】CNN网络实现垃圾分类
Mo 的博客
03-10 5627
作者：王镇 1. 背景 自2019年7月1日起，随着《上海市生活垃圾管理条例》正式实施，垃圾分类工作在全国由点到面逐步推开。垃圾分类可以最大限度的实现垃圾资源利用，减少垃圾处置量，改善生存环境质量，降低垃圾对于地下水的污染。由于垃圾分类条例刚开始实施，很多居民还没有足够强的垃圾分类意识，生活中垃圾分类并没能得到很好的落实。因此垃圾收集站依然有很强的垃圾自动分类需求。本文通过搭建一个简单的CNN网络......
基于卷积神经网络（CNN）的垃圾分类模型研究
wozuishuai_的博客
06-06 3876
随着城市化进程的加快，垃圾问题日益严重。传统的垃圾分类方法存在效率低下、准确率不高等问题。本文提出了一种基于卷积神经网络（CNN）的垃圾分类模型，该模型能够自动识别并分类不同类型的垃圾。实验表明，该模型在垃圾分类任务中取得了较高的准确率，为垃圾处理提供了有效的技术支持。
基于python CNN卷积神经网络模型实现6类别垃圾分类 毕业设计 附完整代码数据
02-03
基于python CNN卷积神经网络模型实现6类别垃圾分类 毕业设计 附完整代码数据 目前垃圾分类已经在许多城市开展起来。这看似微不足道的“小事”，实则关系到13亿多人生活环境的改善，理应通过人工智能技术来大力提倡...
基于CNN卷积神经网络resnet算法实现垃圾分类识别源码(含.pt模型).zip
12-28
基于CNN卷积神经网络resnet算法实现垃圾分类识别源码(含.pt模型).zip基于CNN卷积神经网络resnet算法实现垃圾分类识别源码(含.pt模型).zip基于CNN卷积神经网络resnet算法实现垃圾分类识别源码(含.pt模型).zip基于CNN...
基于python的CNN卷积神经网络模型实现垃圾分类毕业设计项目源码+文档说明
12-08
基于python的CNN卷积神经网络模型实现垃圾分类毕业设计项目源码+文档说明基于python的CNN卷积神经网络模型实现垃圾分类毕业设计项目源码+文档说明基于python的CNN卷积神经网络模型实现垃圾分类毕业设计项目源码+文档...
基于CNN算法的垃圾分类系统
m0_69603776的博客
11-30 1195
基于CNN算法的垃圾分类技术能够通过训练大量的垃圾图像数据集，自动提取垃圾的特征并进行分类，具有较高的分类准确率和处理速度。此外，随着计算机硬件技术的不断进步，高性能计算机和GPU等设备的普及也为垃圾分类技术的实现提供了强大的计算能力。垃圾分类作为一种有效的垃圾处理方式，能够将可回收物和有害垃圾等分离出来，减少对环境的污染，同时提高资源的再利用率。通过基于CNN算法的垃圾分类技术，能够减少垃圾对环境的污染，尤其是减少有害垃圾对土壤、水源和空气的污染。这有助于保护生态环境，提高人民的生活质量，保护公共健康。
【图像识别】基于卷积神经网络(CNN)实现垃圾分类Matlab源码.zip
10-20
【图像识别】基于卷积神经网络(CNN)实现垃圾分类Matlab源码.zip
数学建模垃圾分类
11-11
数学建模垃圾分类
CV学习笔记-聚类
Moresweet 猫甜
11-24 1051
图像聚类 1. 概述 1. 分类与聚类 分类： 分类解决的问题是从特定的数据集中挖掘模式，并作出判断的过程。 分类学习的主要过程： (1) 给定训练数据集，数据集中存在一个类似标记作用的标记号，依据标记号来判断这个数据集是对于需要起积极作用的数据集（正向数据集）还是对需要起抑制作用的数据集（负向数据集），例如需要是分类水果是否是葡萄，那么都是葡萄的数据集就是正向数据集，非葡萄的数据集就是负向数据集。 (2)构建训练的模型，并使用数据集进行学习训练。 (3)通过训练的模型对预测数据集进行预测，并计算其结果的
CV | 聚类算法小结
lovetaozibaby的博客
07-03 885
转载自：https://blog.youkuaiyun.com/xzfreewind/article/details/73770327 1.1 聚类和分类 分类就是按照某种标准给对象贴标签（label），再根据标签来区分归类。 聚类是指事先没有标签，而通过某种成团分析找出事物之间存在聚集性原因的过程。 区别是，分类是事先定义好类别，类别数不变。分类器需要人工标注的分类训练语料训练得到，属于有指导范畴。聚类则是...
用CNN做垃圾分类，最后达到90准确度
weixin_46445831的博客
06-20 1064
CNN实现垃圾分类，包含降维、PCA整体代码导入包导入图片用ImageDataGenerator给CNN训练的每次epoch喂固定数量随机转换的图片，提高模型的鲁棒性和泛化能力构建模型模型总结训练模型Testing PREDICTIONAccuracy GraphImprove可选改进（不一定有效）将图片灰度化PCA降维 整体代码 导入包 import numpy as np import cv2 from keras.callbacks import ModelCheckpoint,EarlyStoppi
【图像识别】基于卷积神经⽹络（CNN）实现垃圾分类Matlab
m0_55395440的博客
12-07 437
应⽤参数共享可以⼤量减少参数数量，参数共享基于⼀个假设：如果图像中的⼀点（x1, y1）包含的特征很重要，那么它应该和图像中的另⼀点（x2, y2）⼀样重要。这是⼀个⼀维的例⼦，左边模型输⼊单元有5个，即, 边界各补了⼀个零，即，步幅是1， 即，感受野是3，因为每个输出隐藏单元连接3个输⼊单元，即，根据上⾯公式可以计算出输出隐藏单元的个数是：，与图⽰吻合。卷积运算的⽬的是提取输⼊的不同特征，第⼀层卷积层可能只能提取⼀些低级的特征如边缘、线条和⾓等层级，更多层的⽹络能从低级特征中迭代提取更复杂的特征。
Opencv图像分割之K-means聚类算法
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linqianbi的博客
01-22 1万+
kmeans是非常经典的聚类算法，至今也还保留着较强的生命力，图像处理中经常用到kmeans算法或者其改进算法进行图像分割操作，在数据挖掘中kmeans经常用来做数据预处理。opencv中提供了完整的kmeans算法，其函数原型为： double kmeans( InputArray data, int K, InputOutputArray bestLabels, TermCriter
基于cnn垃圾分类python
03-28
以下是基于 Keras 和 TensorFlow 的简单 CNN 模型实现垃圾分类的一个例子： #### 数据准备 为了训练模型，需要收集并标注不同类别的垃圾图片。这些图片应分为多个类别（如可回收物、有害垃圾、厨余垃圾和其他垃圾）...
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