基于 CNN 的智能垃圾分类系统

介绍

这个智能垃圾分类系统是基于 Python、PyQT5、TensorFlow 等技术栈构建而成的。系统主要通过 TensorFlow 训练两组模型来执行垃圾分类任务,其中包括一个 CNN 模型和一个 MobileNet 模型。数据集经过事先的清洗,包含了 4 个大类和 245 个小类的垃圾图片,以便更精确地进行分类。

在训练过程中,两个模型分别使用 train_cnn.py 和 train_mobilenet.py 进行训练。训练完成后,系统提供了图形化界面,利用 PyQT5 实现,用户可以通过上传图片来获取垃圾的具体种类。

该系统还包括了一些辅助功能,比如测试文件 testmodel.py 用于验证两组模型在验证集上的准确率,并通过 results 目录下的可视化图表展示训练过程中的准确率和损失变化曲线。

总的来说,这个系统将为用户提供一个方便快捷的垃圾分类解决方案,有望提高垃圾分类的准确性和效率。

技术栈

python、pyqt5、tensorflow、numpy、opencv、matplotlib、CNN、Mobilenet

037 基于tensorflow CNN的智能垃圾分类系统-设计展示

截图

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