本文摘要：本文详细介绍了一款基于深度学习技术的AI垃圾分类产品，它利用ResNeXt101网络架构构建图像分类模型，针对深圳市垃圾分类标准，实现对垃圾图片的精准识别与分类。在项目开发过程中，通过严谨的数据预处理和数据分析，确保模型能有效处理各类垃圾图片。该产品不仅支持训练、评估模型性能，还提供了在线预测功能，用户可通过APP或API接口上传图片进行实时垃圾分类。从数据处理到实际应用，全面展示了AI图像分类技术在解决垃圾分类问题上的有效性和实用性。

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文章目录

AI垃圾分类
- 产品描述
- 垃圾分类-数据分析和预处理
- 代码结构
- resnext101网络架构
- 垃圾分类-训练
- 垃圾分类-评估
- 垃圾分类-在线预测
- - 1. 你是什么垃圾？
  - 2. 告诉你，你是什么垃圾
  - 3. 使用它告诉你，你是啥垃圾

AI垃圾分类

产品描述

如何进行垃圾分类已经成为居民生活的灵魂拷问，然而AI在垃圾分类的应用可以成为居民的得力助手。
针对目前业务需求，我们设计一款APP，来支撑我们的业务需求，主要提供文本，语音，图片分类功能。AI智能垃圾分类主要通过构建基于深度学习技术的图像分类模型，实现垃圾图片类别的精准识别重点处理图片分类问题。
采用深圳市垃圾分类标准，输出该物品属于可回收物、厨余垃圾、有害垃圾和其他垃圾分类。

垃圾分类-数据分析和预处理

整体数据探测
分析数据不同类别分布
分析图片长宽比例分布
切分数据集和验证集
数据可视化展示（可视化工具 pyecharts,seaborn,matplotlib)

代码结构

├── data
│   ├── garbage-classify-for-pytorch
│   │   ├── train
│   │   ├── train.txt
│   │   ├── val
│   │   └── val.txt
│   └── garbage_label.txt
├── analyzer
│   ├── 01 垃圾分类_一级分类 数据分布.ipynb
│   ├── 02 垃圾分类_二级分类 数据分析.ipynb
│   ├── 03 数据加载以及可视化.ipynb
│   ├── 03 数据预处理-缩放&裁剪&标准化.ipynb
│   ├── garbage_label_40 标签生成.ipynb
├── models
│   ├── alexnet.py
│   ├── densenet.py
│   ├── inception.py
│   ├── resnet.py
│   ├── squeezenet.py
│   └── vgg.py
├── facebook
│   ├── app_resnext101_WSL.py
│   ├── facebookresearch_WSL-Images_resnext.ipynb
│   ├── ResNeXt101_pre_trained_model.ipynb
├── checkpoint
│   ├── checkpoint.pth.tar
│   ├── garbage_resnext101_model_9_9547_9588.pth
├── utils
│   ├── eval.py
│   ├── json_utils.py
│   ├── logger.py
│   ├── misc.py
│   └── utils.py
├── args.py
├── model.py
├── transform.py
├── garbage-classification-using-pytorch.py
├── app_garbage.py

data: 训练数据和验证数据、标签数据
checkpoint: 日志数据、模型文件、训练过程checkpoint中间数据
app_garbage.py：在线预测服务
garbage-classification-using-pytorch.py：训练模型
models：提供各种pre_trained_model ,例如：alexlet、densenet、resnet，resnext等
utils:提供各种工具类，例如；重新flask json 格式，日志工具类、效果评估
facebook: 提供facebook 分类器神奇的分类预测和数据预处理
analyzer: 数据分析和数据预处理模块
transform.py：通过pytorch 进行数据预处理
model.py: resnext101 模型集成以及调整、模型训练和验证函数封装

resnext101网络架构

pre_trained_model resnext101 网络架构原理
基于pytorch 数据处理、resnext101 模型分类预测
在线服务API 接口

垃圾分类-训练

python garbage-classification-using-pytorch.py \--model_name resnext101_32x16d \--lr 0.001 \--optimizer  adam \--start_epoch 1 \--epochs 10 \--num_classes 40

model_name 模型名称
lr 学习率
optimizer 优化器
start_epoch 训练过程断点重新训练
num_classes 分类个数

垃圾分类-评估

python garbage-classification-using-pytorch.py \--model_name resnext101_32x16d \--evaluate  \--resume checkpoint/checkpoint.pth.tar \--num_classes 40

model_name 模型名称
evaluate 模型评估
resume 指定checkpoint 文件路径，保存模型以及训练过程参数

垃圾分类-在线预测

python app_garbage.py \--model_name resnext101_32x16d \--resume checkpoint/garbage_resnext101_model_2_1111_4211.pth

model_name 模型名称
resume 训练模型文件路径
模型预测
命令行验证和postman 方式验证
举例说明：命令行模式下预测
curl -X POST -F file=@cat.jpg http://ip:port/predict

最后，我们从0到1教大家掌握如何进行垃圾分类。通过本学习，让你彻底掌握AI图像分类技术在我们实际工作中的应用。

1. 你是什么垃圾？

在这里插入图片描述

2. 告诉你，你是什么垃圾

在这里插入图片描述

3. 使用它告诉你，你是啥垃圾

在这里插入图片描述

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名词解释

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深度学习：深度学习是一种人工智能领域的机器学习方法，通过模拟人脑神经网络的分层结构进行复杂的数据处理和模式识别。在本文中，深度学习技术被应用于构建图像分类模型，用于对垃圾图片进行精准识别。通过多层非线性变换，深度学习模型可以从原始像素数据中提取出高级抽象特征，进而准确判断垃圾图片所属类别。

ResNeXt101网络架构：ResNeXt101是基于残差网络（ResNet）的一种改进型卷积神经网络架构，由Facebook AI Research团队提出。在文中，ResNeXt101作为垃圾分类模型的核心部分，其特点是引入了并行路径机制和 cardinality（基数）的概念，增强了模型的宽度和深度可扩展性，从而提高了图像识别任务的性能。在AI垃圾分类产品中，ResNeXt101网络被训练以识别深圳市垃圾分类标准下的各类垃圾图片。

在线预测服务：在线预测服务是一种基于预先训练好的模型，实时接收用户上传的数据（如垃圾图片），并通过API接口或其他交互方式返回预测结果的服务形式。在本文所述的AI垃圾分类项目中，开发了app_garbage.py模块提供在线预测功能，用户可以通过命令行工具或Postman等方式向服务器发送请求，上传垃圾图片后，系统将调用ResNeXt101模型进行实时分析，并返回该图片对应的垃圾类别，实现便捷高效的垃圾分类指导。