# garbage-classification

**Repository Path**: jing1234567/garbage-classification

## Basic Information

- **Project Name**: garbage-classification
- **Description**: 创建关于分类的仓库
- **Primary Language**: Unknown
- **License**: Not specified
- **Default Branch**: master
- **Homepage**: None
- **GVP Project**: No

## Statistics

- **Stars**: 0
- **Forks**: 0
- **Created**: 2024-03-01
- **Last Updated**: 2025-05-10

## Categories & Tags

**Categories**: Uncategorized

**Tags**: None

## README

# garbage-classification

#### 介绍
    图像识别技术是实现垃圾分类的关键。通过图像识别，系统可以对垃圾进行自动分类，从而大大提高垃圾处理的效率。
    这里是基于图像识别的垃圾分类系统，采用TensorFlow和Keras框架，构造 VGG 16模型，加载预训练模型权重,通过引入迁移学习中的VGG16模型，取得95%的分类准确率。
#### 软件架构
    软件架构说明
    基于图像识别的垃圾分类系统分类功能包括收集图片数据集、预处理、构建模型、模型编译、模型训练等几个主要模块。
    这里也增添了用户登录模块，用于收集使用用户的信息

    收集图片数据集：来自kaggle。
    https://185.16.38.230/datasets/fatemehboloori/trash-type-detection?__cpo=aHR0cHM6Ly93d3cua2FnZ2xlLmNvbQ

#### 安装教程

    1.  创建虚拟环境（这里我创建的是python3.9.19），在虚拟环境中安装tensorflow和keras
    2.  tensorflow 2.6,对应的keras版本是2.6

    具体安装教程：
https://blog.csdn.net/m0_63172128/article/details/124217796?utm_medium=distribute.pc_relevant.none-task-blog-2~default~baidujs_baidulandingword~default-1-124217796-blog-120982349.235^v43^pc_blog_bottom_relevance_base2&spm=1001.2101.3001.4242.2&utm_relevant_index=4

#### 使用说明z

    1.  将项目克隆下载至本地，
    2.  在visial studio中打开文件，选择相对应的虚拟环境，进行运行，确保tensorflow的版本是2.6,keras的版本是2.6
    3.  这里分了两个运行文件，用户登录和垃圾分类检测,

       其中垃圾分类检测文件需要VGG16的预训练模型，下载到本地文件夹内
https://gitee.com/totorohello/keras-pre-download/blob/master/models/vgg16_weights_tf_dim_ordering_tf_kernels_notop.h5

#### 参考项目

    1.基于深度卷积神经网络的垃圾分类识别系统
https://pythonhacker.blog.csdn.net/article/details/135328424?spm=1001.2101.3001.6650.2&utm_medium=distribute.pc_relevant.none-task-blog-2%7Edefault%7EYuanLiJiHua%7EPosition-2-135328424-blog-118225446.235%5Ev43%5Epc_blog_bottom_relevance_base4&depth_1-utm_source=distribute.pc_relevant.none-task-blog-2%7Edefault%7EYuanLiJiHua%7EPosition-2-135328424-blog-118225446.235%5Ev43%5Epc_blog_bottom_relevance_base4&utm_relevant_index=5

    2.AI垃圾分类
https://gitee.com/fw-tao/ai-waste-classification