基于深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的自動(dòng)垃圾分類(lèi)

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摘要：垃圾分類(lèi)已經(jīng)成為當(dāng)前社會(huì)生活的新風(fēng)尚。本論述針對(duì)當(dāng)前垃圾分類(lèi)工作環(huán)境差和容易分類(lèi)出錯(cuò)的問(wèn)題，研究基于深度學(xué)習(xí)的垃圾自動(dòng)分類(lèi)方法，并設(shè)計(jì)基于深度殘差卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)ResNet50的垃圾識(shí)別方法。為避免垃圾圖像數(shù)據(jù)集中訓(xùn)練數(shù)據(jù)量的不足，采用對(duì)使用ImageNet訓(xùn)練好的ResNet50模型進(jìn)行遷移微調(diào)的方法來(lái)優(yōu)化網(wǎng)絡(luò)參數(shù)。（剩余6003字）