基于深度迁移学习的垃圾分类系统设计与实现OACHSSCDCSTPCD
Design and Implementation of Garbage Classification System Based on Deep Transfer Learning
设计了一种基于深度迁移学习模型,对多种常见的可回收垃圾图像进行识别分类的垃圾图像分类系统.对比了VGG16、InceptionV3、InceptionResnetV2预训练模型的性能,最优识别正确率达到了90％以上,并进一步设计了基于Flask的Web应用调用模型.
武凌;王浩;张晓春;周健;段爱华
安徽财经大学管理科学与工程学院,安徽蚌埠233030安徽财经大学管理科学与工程学院,安徽蚌埠233030安徽财经大学管理科学与工程学院,安徽蚌埠233030安徽财经大学管理科学与工程学院,安徽蚌埠233030安徽财经大学管理科学与工程学院,安徽蚌埠233030
信息技术与安全科学
垃圾分类图像分类深度学习预训练模型迁移学习InceptionResnetV2
《沈阳大学学报（自然科学版）》 2020 (6)
496-502,7
安徽省高校自然科学研究重点项目(KJ2020A0012).
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