廈門企業(yè)建站模板,酒泉網(wǎng)站seo,廣東建設(shè)廳網(wǎng)站個人怎么登錄啊,網(wǎng)站建設(shè) 制作公司基于Tensorflow的垃圾分類系統(tǒng) 自訓(xùn)練CNN算法模型與mobileNet遷移學習#xff0c;可用于圖片或視頻垃圾分類。 模型經(jīng)過訓(xùn)練#xff0c;具有識別能力#xff0c;可以對視頻畫面中的物品進行分類#xff0c;包括4個分類大類#xff0c;訓(xùn)練集有八萬多張圖像#xff0c;訓(xùn)練…基于Tensorflow的垃圾分類系統(tǒng) 自訓(xùn)練CNN算法模型與mobileNet遷移學習可用于圖片或視頻垃圾分類。 模型經(jīng)過訓(xùn)練具有識別能力可以對視頻畫面中的物品進行分類包括4個分類大類訓(xùn)練集有八萬多張圖像訓(xùn)練集驗證準確率為91—95%驗證集準確率85—90%具有較高的準確率。 該模型可以應(yīng)用于智能垃圾桶、智能回收站等場景中提高垃圾分類效率。最近在搗鼓一個基于TensorFlow的垃圾分類系統(tǒng)感覺挺有意思的分享一下我的思路和代碼。這個系統(tǒng)主要是通過自訓(xùn)練的CNN算法模型和mobileNet遷移學習來實現(xiàn)的能夠?qū)D片或視頻中的垃圾進行分類。模型訓(xùn)練了八萬多張圖像訓(xùn)練集的準確率在91%到95%之間驗證集的準確率也有85%到90%效果還不錯。模型架構(gòu)首先我們來看一下模型的架構(gòu)。我選擇了一個自訓(xùn)練的CNN模型同時也嘗試了mobileNet的遷移學習。mobileNet是一個輕量級的模型適合在移動設(shè)備上運行這對于我們想要部署到智能垃圾桶或回收站的場景來說非常合適。import tensorflow as tf from tensorflow.keras import layers, models def build_cnn_model(): model models.Sequential([ layers.Conv2D(32, (3, 3), activationrelu, input_shape(224, 224, 3)), layers.MaxPooling2D((2, 2)), layers.Conv2D(64, (3, 3), activationrelu), layers.MaxPooling2D((2, 2)), layers.Conv2D(128, (3, 3), activationrelu), layers.MaxPooling2D((2, 2)), layers.Flatten(), layers.Dense(128, activationrelu), layers.Dense(4, activationsoftmax) # 4個分類大類 ]) return model # mobileNet遷移學習 def build_mobilenet_model(): base_model tf.keras.applications.MobileNetV2(input_shape(224, 224, 3), include_topFalse, weightsimagenet) base_model.trainable False model models.Sequential([ base_model, layers.GlobalAveragePooling2D(), layers.Dense(128, activationrelu), layers.Dense(4, activationsoftmax) # 4個分類大類 ]) return model數(shù)據(jù)準備接下來是數(shù)據(jù)準備部分。我們使用了八萬多張圖像進行訓(xùn)練這些圖像涵蓋了四個主要的垃圾分類類別。為了增強模型的泛化能力我還對數(shù)據(jù)進行了增強處理比如隨機旋轉(zhuǎn)、縮放、翻轉(zhuǎn)等。from tensorflow.keras.preprocessing.image import ImageDataGenerator train_datagen ImageDataGenerator( rescale1./255, rotation_range20, width_shift_range0.2, height_shift_range0.2, shear_range0.2, zoom_range0.2, horizontal_flipTrue, fill_modenearest ) train_generator train_datagen.flow_from_directory( path_to_train_data, target_size(224, 224), batch_size32, class_modecategorical )模型訓(xùn)練模型訓(xùn)練部分我使用了Adam優(yōu)化器和交叉熵損失函數(shù)。為了監(jiān)控訓(xùn)練過程我還添加了準確率和損失值的回調(diào)函數(shù)。model build_mobilenet_model() model.compile(optimizeradam, losscategorical_crossentropy, metrics[accuracy]) history model.fit( train_generator, epochs10, validation_datavalidation_generator )模型評估訓(xùn)練完成后我對模型進行了評估。訓(xùn)練集的準確率在91%到95%之間驗證集的準確率在85%到90%之間效果還是相當不錯的。loss, accuracy model.evaluate(test_generator) print(fTest accuracy: {accuracy:.2f})應(yīng)用場景這個模型可以應(yīng)用在智能垃圾桶、智能回收站等場景中。通過攝像頭實時捕捉畫面模型可以快速識別垃圾類別并自動分類。這不僅提高了垃圾分類的效率還能減少人工分類的錯誤率?？偨Y(jié)總的來說這個基于TensorFlow的垃圾分類系統(tǒng)還是挺實用的。通過自訓(xùn)練的CNN模型和mobileNet遷移學習我們能夠達到較高的分類準確率。未來還可以考慮進一步優(yōu)化模型比如增加更多的訓(xùn)練數(shù)據(jù)或者嘗試其他更高效的模型架構(gòu)。好了今天就先聊到這里如果你對這個項目感興趣歡迎在評論區(qū)交流討論