基于Python深度学习的【垃圾识别系统】实现~TensorFlow+人工智能+算法网络

一、介绍

垃圾识别分类系统。本系统采用Python作为主要编程语言，通过收集了5种常见的垃圾数据集（‘塑料’, ‘玻璃’, ‘纸张’, ‘纸板’, ‘金属’），然后基于TensorFlow搭建卷积神经网络算法模型，通过对图像数据集进行多轮迭代训练，最后得到一个识别精度较高的模型文件。然后使用Django搭建Web网页端可视化操作界面，实现用户在网页端上传一张垃圾图片识别其名称。

二、系统效果图片展示

三、演示视频 and 完整代码 and 远程安装

地址：https://www.yuque.com/ziwu/yygu3z/lwutss28pac54l3n

四、ResNet50算法

ResNet50是一种深度残差网络（Residual Network），由微软研究院的Kaiming He等人提出。它通过引入残差学习解决了深层网络训练中的梯度消失和梯度爆炸问题，使得构建和训练非常深的网络成为可能。ResNet50包含50层网络结构，其中49层为卷积层，最后一层为全连接层。它利用残差块（残差单元）来构建网络，每个残差块包含3层卷积结构，通过跳跃连接（shortcut connections）将输入直接添加到块的输出，从而允许梯度直接流向前面的层，有效缓解了梯度消失问题。

ResNet50网络结构主要包括Identity Block和Conv Block两种残差块。Identity Block的输入和输出维度相同，可以串联多个，直接相加，维度不变。而Conv Block的输入和输出维度不同，不能连续串联，主要用于改变特征向量的维度。ResNet50因其优异的性能，在图像识别、分类等领域得到了广泛应用。

以下是使用TensorFlow框架的ResNet50模型的代码示例：

import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.applications import ResNet50

# 加载预训练的ResNet50模型
model = ResNet50(weights='imagenet')

# 创建一个模拟的输入张量，维度为[batch_size, height, width, channels]
# 例如：一个batch中有1张3通道的224x224大小的图片
input_tensor = tf.random.uniform((1, 224, 224, 3))

# 将输入张量送到ResNet50模型中进行前向传播
output = model(input_tensor)

# 输出张量的形状为[batch_size, num_classes]
print(output.shape)

在这段代码中，我们首先导入了TensorFlow库和ResNet50模型。然后，我们加载了预训练的ResNet50模型，并创建了一个随机的输入张量来模拟一张图片。接着，我们将输入张量传递给模型进行前向传播，并打印输出张量的形状，它表示模型预测的类别概率分布。这个代码示例展示了如何在TensorFlow中使用ResNet50进行基本的图像分类任务。