【摘 要】
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本文为改善当前家庭垃圾分类困难问题,采用了基于深度卷积神经网络的MobileNetV2模型,研究了该模型在垃圾分类中的效果.研究过程中通过爬虫技术采集了日常生活中常见的57类垃
【机 构】
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台州科技职业学院机电与模具工程学院 浙江 台州 318020
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本文为改善当前家庭垃圾分类困难问题,采用了基于深度卷积神经网络的MobileNetV2模型,研究了该模型在垃圾分类中的效果.研究过程中通过爬虫技术采集了日常生活中常见的57类垃圾,共24857张图片进行训练,训练结果表明,将图像按照57个大类的识别结果好于直接按照4个大类分类的结果,其中,57类垃圾的识别准确率为86%高于按照4个大类进行分类的65%准确率.
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