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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.
基于深度迁移学习的垃圾分类系统设计与实现
【摘 要】
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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.
【机 构】
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安徽财经大学管理科学与工程学院
【出 处】
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沈阳大学学报(自然科学版)
【发表日期】
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2020年06期
【基金项目】
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安徽省高校自然科学研究重点项目(KJ2020A0012).
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