垃圾分类识别系统（目标检测版）

简介

本资源文件提供了一个基于目标检测技术的垃圾分类识别系统。该系统利用深度学习算法，特别是PyTorch框架，实现了对垃圾图像的自动分类。通过训练模型，系统能够准确识别不同类型的垃圾，从而帮助提高垃圾分类的效率和准确性。

系统特点

• 高准确率：系统经过多次迭代优化，准确率高达近99%。
• 前后端分离：采用Java Web端的SpringMVC框架，实现了前后端分离的设计效果。
• 数据收集与处理：通过网络爬虫技术收集垃圾图像数据，并进行数据清洗和处理，确保数据质量。
• 模型训练：使用YOLOv3-tiny模型进行训练，支持自定义训练迭代次数。
• 易于部署：提供详细的部署文档和代码，方便用户快速部署和使用。

使用说明

1. 环境配置：

   • Java部分：TomCat, IDEA, maven
   • Python部分：python3.6+, torch1.0+, anaconda

2. 数据收集：

   • 使用网络爬虫脚本从网络收集垃圾图像数据。
   • 对收集到的数据进行清洗和处理，去除无效数据。

3. 模型训练：

   • 使用提供的训练脚本进行模型训练。
   • 可根据需求调整训练迭代次数。

4. 模型测试：

   • 使用测试脚本对训练好的模型进行测试，评估模型性能。

5. 系统部署：

   • 按照部署文档，在IDEA中搭建Maven项目，实现系统的部署和运行。

项目源码

项目源码包含以下内容： - 数据收集与处理脚本 - 模型训练脚本 - 模型测试脚本 - 系统部署文档 - 前端代码

总结

本垃圾分类识别系统通过目标检测技术，实现了对垃圾图像的自动分类，具有高准确率和易于部署的特点。希望本项目能够帮助用户提高垃圾分类的效率和准确性。

注意：由于笔者知识能力有限，在描述上可能存在不准确的地方，还请谅解。如遇到问题，欢迎通过QQ:1017190168进行讨论。

下载链接

垃圾分类识别系统目标检测版

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