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基于深度残差网络的垃圾识别分类应用

梁 言, 周 丽
四川大学锦城学院 计算机与软件学院

摘要


随着科技的进步,人们越来越多地思考关于科技和生活的问题,其中一大难题就是越来越来的城市垃圾处理能力,所以开始推行垃圾分类(也就是将垃圾按规定依次进行分类储存、投放和搬运)这一政策,以此展示并实现垃圾的最大经济价值。因此,对垃圾的分类和回收具有巨大的研究价值与重要意义。于是解决垃圾识别分类问题也成为了我们的首要任务。基于此,笔者借助ResNet18网络结构以及迁移学习的思想设计了一款垃圾分类系统。实验表明,基于这款垃圾分类系统模型,垃圾分类准确率能达到90%以上,很大程度上地解决了垃圾识别分类问题。

关键词


ResNet18;迁移学习;深度学习;垃圾分类

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参考


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DOI: http://dx.doi.org/10.18686/jsjxt.v3i2.46771

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