项目实战：垃圾分类模型选择

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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……

你是否曾为垃圾分类模型的精度波动而困扰？在使用YOLOv8训练40类垃圾识别模型时，是否遇到过验证集mAP（Mean Average Precision，平均精度均值）忽高忽低的情况？本文将通过实战对比网格搜索（Grid Search）与随机搜索（Random Search）两种超参数优化方法，帮助你找到最佳参数组合，将模型mAP提升15%以上，同时降低训练时间30%。读完本文你将获得： - ...

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

综合案例：垃圾分类

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