垃圾分类项目

项目背景

垃圾分类成为了环保领域的热门话题，随着人工智能技术的发展，利用深度学习模型对垃圾进行自动分类已经成为可能。本项目旨在通过图像识别技术，实现对居民生活垃圾进行自动分类，以提高垃圾分类的准确性和效率。

数据集介绍

本项目所用数据集包含训练集和测试集，涵盖了40个不同类别的垃圾图片。训练集中的图片按照一级类别和二级类别进行分类，包含了可回收物、厨余垃圾、有害垃圾和其他垃圾等四个大类。测试集包含了待分类的垃圾图片，但没有标签信息。

任务要求

本项目的任务分为两个部分：一是对垃圾进行一级类别分类，共4个类别；二是对垃圾进行二级类别分类，共40个类别。

算法要求

为了实现对垃圾图片的分类，本项目将使用深度学习模型对图片的特征进行提取，并结合KNN、K-means、支持向量机和神经网络等多种机器学习算法进行分类，以提高分类准确率。

评价指标

模型的性能将通过整体准确率、每类的精确率、召回率和F1指数进行评价，以全面了解模型的分类效果。

项目结构

确保项目目录结构如下所示：

train/
    └── train/
        ├── 0/
        │   ├── img_1.jpg
        │   └── img_2.jpg
        ├── 1/
        │   ├── img_1.jpg
        │   └── img_2.jpg
        ...
        ├── 39/
        │   ├── img_1.jpg
        │   └── img_2.jpg
    └── garbage_dict.json

test/
    └── test/
        ├── img_1.jpg
        ├── img_2.jpg
        ...
    └── testpath.txt

安装依赖项

在运行项目之前，请确保已安装以下依赖项：

• Python 3.6+
• PyTorch
• torchvision
• Pillow

您可以使用以下命令安装这些依赖项：

pip install torch torchvision Pillow

运行项目

1. 训练模型： 运行 garbage_classification.ipynb ，训练模型并保存最佳模型参数。

2. 测试模型： 使用训练好的模型对测试集进行预测，并保存预测结果。

注意事项

• 确保训练数据和测试数据的存放路径和文件命名正确。
• 如需修改训练数据路径或其他配置，可在 garbage_classification.ipynb 文件中进行相应修改。
• 在 GitHub 上，.ipynb 文件（Jupyter Notebook 文件）通常无法直接显示，因为 GitHub 并不 natively 支持 Jupyter Notebook 的渲染。不过，你可以使用一些在线服务，如 nbviewer(https://nbviewer.jupyter.org/)来显示Jupyter Notebook 文件。只需将 GitHub 中 .ipynb 文件的链接复制到 nbviewer 中即可在网页上查看该 Notebook。

总结

本项目通过深度学习模型实现了对垃圾图片的自动分类，旨在提高垃圾分类的准确性和效率，为环境保护事业贡献力量。