项目实战：垃圾分类模型选择

艾文教编程

领域专家: 大数据技术领域

2023-01-12 21:54:17

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本系统主要实现对厨余垃圾、其他垃圾、可回收垃圾、有毒有害四类垃圾进行分类。部署简单，容易上手，一键使用……

你是否遇到过这样的困境：训练好的YOLOv8垃圾分类模型在PC上表现出色，但部署到树莓派时却因内存不足频繁崩溃？边缘设备算力有限与深度学习模型资源需求之间的矛盾，已成为垃圾分类AI应用落地的主要障碍。本文将系统讲解如何通过模型压缩技术，将40类垃圾检测模型从200+MB优化至25MB以下，在树莓派4B上实现实时推理（FPS≥5），同时保持90%以上的检测精度。 ## 一、模型压缩前的现状分析 ...

转载地址：https://bbs.huaweicloud.com/forum/thread-92959-1-1.html 作者：小呆瓶看了大佬的文章分享，就用昇腾环境复现了端侧的应用开发实战，收获满满呀！本案例是基于MindSpore框架预置的图像分类预训练模型，用垃圾分类数据集在昇腾芯片上进行迁移学习训练；然后用训练好的模型文件基于MindSpore Lite部署到手机上实现垃圾分类应用，将分类图片进一步分类成可回收物、干垃圾、有害垃圾和湿垃圾四大类。通过这个例子，能快速了解如何利用Mind

Python基于卷积神经网络分类模型(ResNet50分类算法)实现生活垃圾分类项目实战

数据集：UCI公开数据集“SMS Spam Collection Dataset”数据规模：约5,574条短信，其中垃圾短信约747条特征：短信文本、标签（ham/spam）文本预处理对模型效果至关重要模型选择需结合数据特性调参、交叉验证、类别平衡处理可显著提升性能高级技巧和解释性方法提升模型可用性。

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