【源码】基于PyTorch框架的垃圾分类模型项目

项目简介

本项目是基于PyTorch框架的垃圾分类模型，借助深度学习技术提升垃圾分类的准确性与效率。项目包含数据预处理、模型构建、训练、验证和预测等多个环节，提供了完整的垃圾分类解决方案。

项目的主要特性和功能

1. 数据预处理：对图像进行调整大小、归一化等操作，以适配模型输入要求。
2. 模型构建：采用ResNet系列网络作为基础架构，结合注意力机制（如CBAM）增强模型表达能力。支持多种配置模型（如resnet18、resnet50等），并可加载预训练权重。
3. 训练与验证：提供训练和验证脚本，支持在GPU上运行，具备日志记录功能，用于监控训练过程和评估模型性能。
4. 预测：包含图像分类预测代码，可从文件读取图像并返回预测的类别标签。
5. 可视化：提供可视化工具，用于展示图像和模型输出的遮罩，便于用户理解和分析模型结果。

安装使用步骤

环境准备

• 安装Python 3.6及以上版本。
• 安装PyTorch 1.0.1及以上版本。
• 安装其他依赖包：pip install -r requirements.txt。

数据准备

建立文件夹data，将garbage_classify数据集解压缩到data文件夹下。

数据预处理

运行preprocess.py，生成训练集和测试集。

配置参数

若使用单张显卡，修改args.py文件中的GPU ID和批量大小参数。

模型训练

运行train.py进行模型训练。

模型预测

使用predict.py脚本进行模型预测，输入待分类的图像文件。

结果可视化

使用visualize.py脚本对预测结果进行可视化展示。

通过以上步骤，可顺利使用本项目进行垃圾分类模型的训练和预测。

下载地址

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