基于深度学习的垃圾分类系统
摘要:基于PyTorch的垃圾分类系统,支持CNN和ResNet两种深度学习模型,提供完整的PyQt5图形界面。系统功能包括单张图片预测、概率分布可视化、模型加载等,能识别6类垃圾:纸板、玻璃、金属、纸张、塑料和其他垃圾。该方案实现了深度学习与友好界面的结合,便于用户进行垃圾分类操作
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这是一个使用PyTorch实现的垃圾分类系统,支持CNN和ResNet两种模型,并提供了完整的PyQt5图形界面。
功能特性
多模型支持: 支持CNN和ResNet两种深度学习模型
图片预测: 支持单张图片的垃圾分类预测
可视化: 提供预测概率分布图表
友好界面: 基于PyQt5的现代化图形界面
模型管理: 支持加载自定义训练的模型
垃圾分类类别 系统支持以下6种垃圾分类:
Cardboard (纸板)
Glass (玻璃)
Metal (金属)
Paper (纸张)
Plastic (塑料)
Trash (垃圾)


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