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伴随着社会发展和生活质量稳步提高,垃圾如何处理问题显得尤为重要。该研究采用深度神经网络算法对实际生活场景中的40种垃圾图片进行识别分类,通过优化ResNet算法提升识别精度,识别率为99.4%。为合理解决垃圾分类的难题,有效提升资源利用率,减少环境污染提供一定的理论依据。
基于ResNet算法的垃圾图像识别分类研究
【摘 要】
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伴随着社会发展和生活质量稳步提高,垃圾如何处理问题显得尤为重要。该研究采用深度神经网络算法对实际生活场景中的40种垃圾图片进行识别分类,通过优化ResNet算法提升识别精度,识别率为99.4%。为合理解决垃圾分类的难题,有效提升资源利用率,减少环境污染提供一定的理论依据。
【机 构】
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广东白云学院
【出 处】
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长江信息通信
【发表日期】
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2021年05期
【基金项目】
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广东白云学院校级自然科学类面上项目(项目编号:2020BYKY14)。
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