Python基于树莓派的垃圾分类识别代码，含垃圾分类数据集和tf代码，使用神经网络进行图像识别处理下载

weixin_39820780 2023-01-21 13:30:20

基于树莓派的垃圾分类识别代码，含垃圾分类数据集和tf代码，使用神经网络进行图像识别处理。神经网络搭建—python 依赖 tensorflow,keras。 , 相关下载链接：https://download.csdn.net/download/weixin_42756970/87364158?utm_source=bbsseo

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基于树莓派的垃圾分类识别代码，含垃圾分类数据集和tf代码，使用神经网络进行图像识别处理。 神经网络搭建—python 依赖 tensorflow,keras。

简介：该垃圾分类项目主要在于对各种垃圾进行所属归类，本次项目采用keras深度学习框架搭建卷积神经网络模型实现图像分类，最终移植在树莓派上进行实时视频流的垃圾识别。前期：主要考虑PC端性能，并尽可能优化模型大小，训练可采用GPU，但调用模型测试的时候用CPU运行，测试帧率和准确性（测试10张左右图像的运行时间取平均值或实时视频流的帧率）。后期：部署在树莓派端，在本地进行USB摄像头实时视频流的垃圾分类（归类）。框架语言： keras+python。PC端：Numpy:1.16。

一、项目概述简介：该垃圾分类项目主要在于对各种垃圾进行所属归类，本次项目采用keras深度学习框架搭建卷积神经网络模型实现图像分类，最终移植在树莓派上进行实时视频流的垃圾识别。前期：主要考虑PC端性能，并尽可能优化模型大小，训练可采用GPU，但调用模型测试的时候用CPU运行，测试帧率和准确性（测试10张左右图像的运行时间取平均值或实时视频流的帧率）。后期：部署在树莓派端，在本地进行USB摄像头实时视频流的垃圾分类（归类）。框架语言： keras+python。 PC端： Keras: 2.2.0

基于树莓派的车牌识别门禁系统（工作日记）文章目录基于树莓派的车牌识别门禁系统（工作日记）前言第一周第二周第三周后续最后的最后前言按照之前的具体工作日记，可供参考。具体各部分可以逐个工程调试，当初做的时候导师鼓励说可以放在博客上，那么在此良辰美景之际那就开始咯第一周第一天：从老师那拿到毕设题目车牌识别的门禁系统的时候还蛮欢喜的，但手头上基本没资料而且资料的联系也暂无头绪就打消了心头的一丝喜悦。既然手头上没有任何资料那就去搜寻。百度了这个题目一看这个系统大概分为两个部分，以树莓派为核心的识别部

树莓派4学习记录（7）1. 数据准备与模型训练1.1 数据准备与框架选择1.2 训练模型2. 树莓派构建传输与识别框架3. 移植模型到树莓派4. 测试 1. 数据准备与模型训练 1.1 数据准备与框架选择很明显今天实现的是针对手写数字集（MNIST）的实时识别，那么很明显： 数据集为：标准MNIST数据集因为我树莓派上安装的是tensorflow框架，理所当然我这里依旧选用了Tensorflo...

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