【源码】基于TensorFlow和Keras的垃圾分类系统

项目简介

本项目是一个基于深度学习的垃圾分类系统，借助TensorFlow和Keras框架，对垃圾图像开展特征提取与分类操作，达成垃圾图片的快速识别与分类。

项目的主要特性和功能

• 数据生成与增强：利用data_gen.py生成训练和验证数据集，通过Keras的ImageDataGenerator实施数据增强，涵盖图像归一化、随机旋转、翻转等操作。
• 模型训练：运用train.py进行模型训练，支持InceptionV3、ResNet50和EfficientNetB5等多种模型架构，并且支持迁移学习。
• 模型预测：使用predict.py对新的垃圾图像进行预测，输出垃圾的分类结果。
• Kaggle提交：借助kaggle_submit.py生成Kaggle竞赛的提交文件。

安装使用步骤

环境准备

• 安装Python 3.x。
• 安装TensorFlow和Keras库： bash pip install tensorflow keras

数据准备

• 下载垃圾图像数据集，将其置于项目的data目录下。
• 运行data_gen.py生成训练和验证数据集： bash python data_gen.py

模型训练

• 选择合适的模型架构（如InceptionV3、ResNet50或EfficientNetB5）。
• 运行train.py进行模型训练： bash python train.py --model inceptionv3

模型预测

• 使用训练好的模型对新的垃圾图像进行预测： bash python predict.py --image path/to/image.jpg

Kaggle提交

• 生成Kaggle竞赛的提交文件： bash python kaggle_submit.py

通过以上步骤，即可成功运行并使用本项目进行垃圾分类的识别和分类。

下载地址

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