【源码】基于Python和FastAPI框架的垃圾分类识别系统

项目简介

本项目是基于Python和FastAPI框架的垃圾分类识别系统。借助图像识别技术对用户上传的图片进行垃圾分类。运用PyTorch框架完成模型的训练与预测，通过FastAPI框架构建后端API服务，具备图像上传、识别、反馈等基础功能，还有新闻生成和显示、用户答题和排名等特色功能。

项目的主要特性和功能

1. 图像识别：采用预训练的神经网络模型，支持ResNet和MobileNet两种模型，可对上传的图片进行垃圾分类。
2. 新闻生成与显示：能够生成新闻内容并转换为HTML格式，还能从Word文档提取图片添加到HTML页面。
3. 用户答题与排名：提供用户答题功能，根据答题情况计算排名，支持查看答题历史和排名信息。
4. API服务：使用FastAPI框架构建接口，为图像识别、新闻生成、用户答题等功能提供服务。

安装使用步骤

1. 安装所需依赖库，如PyTorch、torchvision、PyDocX、pymysql等。
2. 配置数据库连接信息，包括数据库地址、用户名、密码等。
3. 训练或加载预训练的神经网络模型，配置好模型路径和名称。
4. 运行后端主程序，启动FastAPI服务。
5. 使用API接口进行图像上传和识别、新闻生成和显示、用户答题和排名等操作。

注：实际使用时，需根据具体环境配置和代码结构进行调整。

下载地址

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