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基于目標檢測的智能垃圾分類(lèi)垃圾桶的設計

本設計使用目標檢測識別進(jìn)行分類(lèi)垃圾以代替傳統的人工分類(lèi)。本設計旨在用前沿的YOLOv3模型去實(shí)現準確的垃圾識別。設計中的模型利用Anaconda搭建環(huán)境變量，并在Pycharm軟件上運行模型。YOLOv3模型實(shí)驗所需的數據集來(lái)自華為云人工智能大賽提供的垃圾分類(lèi)數據集，共有44種垃圾類(lèi)別，圖片數為1.9萬(wàn)張。經(jīng)測試發(fā)現YOLOv3模型能夠快速而又準確地識別出44種垃圾，隨后通過(guò)藍牙發(fā)出信號給STM32單片機部分，單片機通過(guò)控制舵機旋轉后完成全自動(dòng)化垃圾分類(lèi)。
關(guān)鍵字：智能分類(lèi)垃圾桶環(huán)境保護 STM32單片機深度學(xué)習 TensorFlow YOLOv3 202202

　　祝朝坤，魏倫勝（鄭州工商學(xué)院，河南?鄭州?451400）　　摘?要：本研究旨在開(kāi)發(fā)一種基于TensorFlow的深度學(xué)習應用程序，該應用程序通過(guò)OpenCV圖像處理檢測垃圾中的垃圾類(lèi)型。為了提供最有效的方法，本研究對眾所周知的深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )體系結構進(jìn)行了實(shí)驗。經(jīng)測試Inception-v4的準確率要優(yōu)于其他同類(lèi)模型。本研究的模型是經(jīng)過(guò)精心優(yōu)化的深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )體系結構，用于對選定的可回收對象類(lèi)別進(jìn)行分類(lèi)，其數據將通過(guò)STM32硬件端進(jìn)行分析進(jìn)而控制整個(gè)垃圾分類(lèi)系統?！　￡P(guān)鍵詞：TensorFlow；
關(guān)鍵字： 202006 TensorFlow Inception-v4 垃圾分類(lèi) STM32 OpenCV

TensorFlow 官方博客宣布開(kāi)源新的運行時(shí) TFRT，該運行時(shí)提供了統一的、可擴展的基礎結構層，并在各類(lèi)硬件上均具有高性能?！　FRT 產(chǎn)品經(jīng)理 Eric Johnson 表示，TFRT 將取代現有的 TensorFlow 運行時(shí)。原有的 TensorFlow 運行時(shí)最初是為圖形執行和訓練模型的工作負載而構建的。與之相比，新的運行時(shí)將急切的執行需求放在第一位，同時(shí)特別強調架構的可擴展性和模塊化?！　∷軌蚝芎玫貪M(mǎn)足開(kāi)發(fā)復雜模型時(shí)尋求更快的迭代時(shí)
關(guān)鍵字：谷歌 TensorFlow TFRT

　　0. 簡(jiǎn)介　　在過(guò)去，我寫(xiě)的主要都是“傳統類(lèi)”的機器學(xué)習文章，如樸素貝葉斯分類(lèi)、邏輯回歸和Perceptron算法。在過(guò)去的一年中，我一直在研究深度學(xué)習技術(shù)，因此，我想和大家分享一下如何使用Tensorflow從頭開(kāi)始構建和訓練卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )。這樣，我們以后就可以將這個(gè)知識作為一個(gè)構建塊來(lái)創(chuàng )造有趣的深度學(xué)習應用程序了?！　榇?，你需要安裝Tensorflow(請參閱安裝說(shuō)明)，你還應該對Python編程和卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )背后的理論有一個(gè)基本的了解。安裝完Tensorflow之后，你可以在不依賴(lài)GP
關(guān)鍵字： Tensorflow 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )

　　2016 年已經(jīng)過(guò)去，BEEVA Labs 數據分析師 Ricardo Guerrero Gomez-Ol 近日在 Medium 上發(fā)表了一篇文章，盤(pán)點(diǎn)了目前最流行的深度學(xué)習框架。為什么要做這一個(gè)盤(pán)點(diǎn)呢?他寫(xiě)道：「我常聽(tīng)到人們談?wù)撋疃葘W(xué)習——我該從哪里開(kāi)始呢?TensorFlow 是現在最流行的吧?我聽(tīng)說(shuō) Caffe 很常用，但會(huì )不會(huì )太難了?在 BEEVA Lab
關(guān)鍵字： TensorFlow 深度學(xué)習

谷歌日前將公司最新的機器學(xué)習軟件開(kāi)源，雖說(shuō)該系統對谷歌的語(yǔ)音、圖像識別程序來(lái)說(shuō)至關(guān)重要，但將其開(kāi)源并不會(huì )危及公司的戰略，這可能就是實(shí)力吧。
關(guān)鍵字：谷歌 TensorFlow

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