实战十九：基于卷积神经网络的垃圾废品图像识别

最新推荐文章于 2024-04-21 01:22:50 发布

程序员奇奇

最新推荐文章于 2024-04-21 01:22:50 发布

阅读量248

点赞数

CC 4.0 BY-SA版权

分类专栏：机器学习实战文章标签： cnn 垃圾识别垃圾分类垃圾图像识别垃圾图像分类废品分类

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/pythonyanyan/article/details/131599363

机器学习实战专栏收录该内容

37 篇文章 ¥19.90 ¥99.00

订阅专栏

超级会员免费看

该博客通过视频教程和完整代码介绍了如何利用卷积神经网络（CNN）在Keras框架下构建一个废品图像识别系统，旨在实现垃圾分类和识别，数据集包括6类废品的2527张图片。

代码视频讲解：垃圾图像识别：基于keras搭建多层cnn的废品图像识别完整代码数据_哔哩哔哩_bilibili

数据展示：

完整代码：

from keras.preprocessing.image import ImageDataGenerator, load_img, img_to_array, array_to_img
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Conv2D, MaxPooling2D
from keras.layers import Activation, Drop

了解本专栏

订阅专栏解锁全文

超级会员免费看

确定要放弃本次机会？

福利倒计时

: :

立减 ¥

普通VIP年卡可用

立即使用

程序员奇奇

关注关注

0
点赞
踩
0

收藏

觉得还不错? 一键收藏
0
评论
分享

复制链接

分享到 QQ

分享到新浪微博

扫一扫
打赏
打赏
打赏举报

举报

专栏目录

订阅专栏

YOLOv11 工业质检实战：缺陷检测系统搭建与高分辨率图像处理方案（含钢铁 / 集装箱检测案例）

本博客聚焦 YOLOv11 全流程落地，涵盖架构优化、数据集处理、训练技巧与多场景部署，兼及国产数据库、Java 开发与 AI 模型应用，内容兼顾理论与工程实践，为开发者提供系统干货，助力高效提升技术能力。

06-22

1736

基于卷积神经网络的垃圾分类算法

DevProZ的博客

08-07

812

在这里，我们使用了一个经典的开源数据集RubbishNet，它包含6类垃圾：玻璃、金属、纸、纺织物、塑料和其他。以上代码使用了MATLAB内置的ImageDataAugmenter函数，设定了图像增强器的参数，并应用到训练集数据和测试集数据上。在这里，我们需要对图像进行预处理，将其转换为4通道RGB格式，并采用图像增强技术，例如随机水平翻转、随机垂直翻转和随机裁剪等，以增加数据的多样性。训练完网络后，我们需要对其性能进行评估，并进行预测。同时，我们还计算了模型的准确率，表示将所有测试样本正确分类的比例。

参与评论您还未登录，请先登录后发表或查看评论

基于图像识别的垃圾分类

qq1744828575的博客

11-28

3309

5.1 总结本文主要研究基于深度学习的白色污染物、有害垃圾的垃圾分类，利用卷积神经网络、Keras框架以及Xception模型制作了一个智能垃圾的预测模型，将所需要测试的图片放进训练集进行预测，对图片进行分析预测，并正确分类进行比对，若显示分类正确，将提示预测正确。课题主要研究内容包括：对国内外垃圾分类的现状分析，对机器学习进行介绍，对卷积神经网络进行介绍，还有一些所需要用到的算法知识以及拓展知识的介绍。完成了垃圾图像的处理以及通过Xception卷积神经网络这个优秀的模型进行实现垃圾分类的效果。

卷积神经网络（CNN）入门总结-基于tensorflow2-含有垃圾分类实战

zzpl139的博客

10-27

3536

卷积神经网络（CNN）入门总结-基于tensorflow2-含有垃圾分类实战

基于卷积神经网络的垃圾图像分类系统研究与实现

最新发布

haosen

04-21

2882

垃圾分类作为资源回收利用的重要环节之一, 可以有效地提高资源回收利用效率, 进一步减轻环境污染带来的危害. 随着现代工业逐步智能化, 传统的图像分类算法已经不能满足垃圾分拣设备的要求. 本文提出一种基于卷积神经网络的垃圾图像分类模型 (Garbage Classification Network, GCN). 实验结果证明, GCN 在垃圾分类数据集上取得了优异的结果, 能够有效地提高垃圾识别精度。

大数据深度学习：基于Tensorflow深度学习卷积神经网络CNN算法垃圾分类识别系统

未来社会二十年发展的核心技术趋势由ABCD四个字母组成，分别是AI（人工智能）、BlockChain（区块链）、Cloud（云）、和Data（大数据）每一次进步都有新的认知和感触

04-11

3258

随着社会的发展和城市化进程的加速，垃圾分类已经成为了环境保护和可持续发展的重要课题。然而，传统的垃圾分类方法通常依赖于人工识别，效率低下且易出错。因此，本项目旨在利用大数据和深度学习技术，构建一个基于 TensorFlow 深度学习的神经网络 CNN（Convolutional Neural Network）算法垃圾分类识别系统，以实现自动化高效的垃圾分类。该系统将利用大数据集进行训练，通过深度学习模型提取垃圾图像的特征，从而实现对垃圾进行分类。

【Keras深度学习实战案例】：构建复杂神经网络的必备技巧（高级工程师专属）

[【Keras深度学习实战案例】：构建复杂神经网络的必备技巧（高级工程师专属）](https://img-blog.csdnimg.cn/20191008175634343.png?x-oss-process=image/watermark,type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk,shadow_10,text_aHR0...

【OpenCV物体识别实战指南】：从零构建高效物体识别系统

OpenCV物体识别技术基于图像处理和计算机视觉的基本原理。它利用图像增强、预处理和特征提取技术来提取图像中对象的特征。然后，这些特征被输入到分类器或检测器中，以识别和定位图像中的对象。 O

【傅立叶描述子优化实战】：图像处理效率提升秘籍

![【傅立叶描述子优化实战】：图像处理效率提升秘籍]...通过对傅立叶描述子的定义、特性和在图像识别中的作用进行深入探讨，并结合实际案例分析了傅立叶描述子的计算、分析

深度学习卷积神经网络垃圾分类系统

m0_55395440的博客

12-07

1402

MATLAB深度学习卷积神经网络垃圾分类系统近年来，随着我国经济的快速发展，国家各项建设都蒸蒸日上，成绩显著。但与此同时，也让资源与环境受到了严重破坏。这种现象与垃圾分类投放时的不合理直接相关，而人们对于环境污染问题反映强烈却束手无策，这两者间的矛盾日益尖锐。人们日常生活中的垃圾主要包括有害垃圾、厨余垃圾、可回收垃圾以及其他垃圾这四类，对不同类别的垃圾应采取不同分类方法，如果投放不当，可能会导致各种环境污染问题。合理地进行垃圾分类是有效进行垃圾处理、减少环境污染与资源再利用中的关键举措，也是目前最合适最

【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

Python基于深度学习机器学习卷积神经网络实现垃圾分类垃圾识别系统(GoogLeNet，Resnet，DenseNet，MobileNet，EfficientNet，Shufflent)

热门推荐

10-19

2万+

链接卷积神经网络由多层组成，其中主要的层类型包括卷积层、池化层和全连接层。每一层都具有特定的功能，共同构建了网络的表达能力。本文带领读者踏上了一段深度学习的垃圾分类之旅。通过利用卷积神经网络（CNN）这一强大工具，我们不仅能够从垃圾图片中提取有关不同类别的特征，还能将图像分类推向一个全新的高度。从数据准备、模型构建，再到训练和评估，我们深入探讨了每一步的细节。在这个过程中，我们了解了CNN的架构、数据预处理的重要性以及模型的构建和训练。

采用keras深度学习框架搭建卷积神经网络模型实现垃圾分类，基于树莓派上进行实时视频流的垃圾识别源代码

2301_76484015的博客

02-28

1723

简介：该垃圾分类项目主要在于对各种垃圾进行所属归类，本次项目采用keras深度学习框架搭建卷积神经网络模型实现图像分类，最终移植在树莓派上进行实时视频流的垃圾识别。前期：主要考虑PC端性能，并尽可能优化模型大小，训练可采用GPU，但调用模型测试的时候用CPU运行，测试帧率和准确性（测试10张左右图像的运行时间取平均值或实时视频流的帧率）。后期：部署在树莓派端，在本地进行USB摄像头实时视频流的垃圾分类（归类）。框架语言： keras+python。PC端：Numpy:1.16。

基于卷积神经网络的垃圾分类

云微的blog

05-13

1万+

卷积神经网络 - 垃圾分类代码和数据集可以在https://github.com/yunwei37/myClassNotes中获取实验内容自今年7月1日起，上海市将正式实施《上海市生活垃圾管理条例》。垃圾分类，看似是微不足道的“小事”，实则关系到13亿多人生活环境的改善，理应大力提倡。垃圾识别分类数据集中包括 glass、cardboard、metal、paper、plastic、trash，共6个类别。生活垃圾由于种类繁多，具体分类缺乏统一标准，大多人在实际操作时会“选择困难”，基于深度学

【图像识别】基于卷积神经⽹络（CNN）实现垃圾分类Matlab

GPT_code的博客

12-07

1918

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。

基于深度卷积神经网络的垃圾分类识别系统

Python极客之家

01-01

3263

本文详细介绍了一基于深度卷积神经网络的垃圾分类识别系统。采用TensorFlow和Keras框架，通过卷积神经网络（CNN）进行模型训练和预测。引入迁移学习中的VGG16模型，取得95%的分类准确率。系统基于Web平台，实现用户上传垃圾图片进行在线测试，系统即时预测并展示垃圾类别。此系统不仅展示了深度学习在垃圾分类中的应用，也提供了专业而高效的Web界面，为用户提供准确可靠的垃圾分类服务。

基于TensorFlow框架的垃圾分类项目设计经验分享

2201_75865029的博客

06-28

986

本项目是一个基于Python开发的垃圾识别系统，使用深度学习框架TensorFlow搭建卷积神经网络（CNN）算法。通过对包括纸张、塑料、金属、玻璃和有机物在内的5种常见垃圾数据集进行训练，最终得到了一个具有较高识别精度的模型。在数据集准备阶段，通过读取垃圾图片数据集，并将其与相应的垃圾类别标签进行关联，构建了一个完整的数据集列表。为了提高模型的泛化能力，还对数据集进行了随机打乱处理，并划分为训练集和验证集两部分。接下来，使用TensorFlow框架搭建了一个卷积神经网络（CNN）模型。

基于卷积神经网络的垃圾图像分类算法

小白学视觉

01-30

6579

点击上方“小白学视觉”，选择加"星标"或“置顶”重磅干货，第一时间送达垃圾分类作为资源回收利用的重要环节之一,可以有效地提高资源回收利用效率,进一步减轻环境污染带来的危害.随着现代...

基于卷积神经网络的垃圾图像智能分类技术研究

- **垃圾图像识别：基于keras搭建多层cnn的废品图像识别 完整代码数据**：此文件是关于如何使用Keras框架搭建多层卷积神经网络进行垃圾图像识别的完整教程或项目展示。它很可能包含以下几个部分： 1. **环境搭建**...