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完整报告：
基于卷积神经网络的垃圾图像分类
作者名1, 作者名2
（1.作者单位，省 市 邮编；2. 作者单位，省 市 邮编）
摘 要：垃圾图像分类在当今社会中具有重要意义。随着人类生活水平的提高和城市化进程的加速，垃圾问题
本课程设计报告探讨了利用卷积神经网络（CNN）进行垃圾图像分类的重要性和现状，重点介绍了使用Keras深度学习框架构建CNN模型的过程。报告详细阐述了模型的构建、数据增强、训练过程以及实验结果，展示了CNN在图像识别领域的应用，尤其在环保和资源回收中的价值。未来的研究方向包括模型优化、跨数据集泛化、实时性和多模态融合等。
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