qq_46091032的博客

图像识别算法ResNet算法用于垃圾分类的论文 本系统是使用ResNet卷积神经网络模型开发的，该模型是一种机器学习工具并充当提取器，用于将垃圾分类为不同的类型，例如玻璃、金属、纸张和塑料等。经过导入科学库 TensorFlow、sklearn来搭建神经网络数据模型，定义算法核心的 bottleneck残差学习单元搭建ResNet-50数据模型同时引入softmax、relu、sigmoid等激活函数。导入训练集，进行不断的监督学习训练搭建垃圾识别模型。该系统在垃圾图像数据集上进行了测试，并能够在数据集上达到74％的准确性。