【源码】基于PyTorch框架的智能垃圾分类系统

项目简介

本项目是基于PyTorch框架构建的智能垃圾分类系统，借助深度学习技术对垃圾图片进行分类。运用ResNeXt神经网络模型，可识别垃圾图片里物品的类别，并依据垃圾分类规则输出可回收物、厨余垃圾、有害垃圾和其他垃圾等类别。项目包含了从数据预处理、模型训练到模型评估的完整流程，适用于垃圾识别与分类的实际应用场景。

项目的主要特性和功能

1. 模型构建：采用ResNeXt神经网络架构构建深度学习模型，支持多种模型配置与预训练权重加载。
2. 数据预处理：提供数据预处理脚本，能加载、处理并划分垃圾图片数据集，生成训练集和测试集。
3. 模型训练：有训练脚本，支持在GPU上进行模型训练，可自定义学习率、批处理大小等训练参数。
4. 模型评估：提供评估函数，用于计算模型的精度、召回率等性能指标，保障模型的准确性。
5. 模型预测：支持对单张或多张垃圾图片进行预测，输出垃圾类别。

安装使用步骤

环境设置

• 确保Python版本为3.6。
• 安装所需的依赖库： bash pip install torch>=1.0.1 torchvision==0.2.2 matplotlib>=3.1.0 numpy>=1.16.4 scikit-image pandas sklearn

数据准备

• 下载垃圾图片数据集，解压到data文件夹中。
• 数据集下载地址：百度网盘 提取码：m7dt

数据预处理

运行preprocess.py脚本，生成训练集和测试集。

模型训练

• 修改args.py文件中的参数，如gpu-id、train-batch和epoch，以适配硬件配置。
• 运行train.py脚本开始训练模型。

模型评估

训练完成后，使用eval.py脚本对模型进行评估，计算精度等性能指标。

模型预测

使用训练好的模型对新的垃圾图片进行预测，输出垃圾类别。

注意事项

1. 确保所有路径均为纯英文，避免中文路径导致的问题。
2. 根据GPU显存大小调整train_batch参数，防止内存不足。
3. 训练过程可能耗时较长，可根据硬件配置调整epoch参数。
4. 在本地运行时，确保修改args.py中的数据集路径和模型保存路径。

下载地址

点击下载 【提取码: 4003】【解压密码: www.makuang.net】