ResNet网络下垃圾分类图像识别的实现

作     者：陈欢 薛涛 任星韬 梁文旭 CHEN Huan;XUE Tao;REN Xingtao;LIANG Wenxu

作者机构：中国地质大学(北京)信息工程学院北京100083 

基　　金：中国地质大学(北京)大学生创新创业训练计划项目(202011415228) 

出 版 物：《信息技术与信息化》 (Information Technology and Informatization)

年 卷 期：2021年第6期

页      码：62-65页

摘      要：普通群众难以快速准确地识别垃圾的类别是阻碍垃圾分类推进的一个重大难点。针对上述问题,设计并实现了一款基于Android系统的垃圾分类App,主要有四大功能,分别为垃圾分类指南、文字输入查询、图像识别查询、用户个人中心。App的核心功能为图像识别功能,以Pytorch框架和ResNet网络结构搭建了图像分类神经网络,并通过选择合适的损失函数和优化方法解决了过拟合等问题,使模型能够区分40种垃圾类别,并达到84.9%的准确度,模型训练完毕后用Torch Script导出模型,将其内嵌入App中。

主 题 词：垃圾分类 Android 残差网络 Pytorch 

学科分类：08[工学] 080203[080203] 0802[工学-机械学] 

D　O　I：10.3969/j.issn.1672-9528.2021.06.016

馆 藏 号：203104162...