文章目錄

• 1 前言+ 2 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）詳解+

• 2.1 CNN架構(gòu)概述+

• 2.1.1 卷積層+ 2.1.2 池化層+ 2.1.3 全連接層

• 2.2 CNN訓(xùn)練過程+ 2.3 CNN在垃圾圖片分類中的應(yīng)用

• 3 代碼詳解+

• 3.1 導(dǎo)入必要的庫+ 3.2 加載數(shù)據(jù)集+ 3.3 可視化隨機樣本+ 3.4 數(shù)據(jù)預(yù)處理與生成器+ 3.5 構(gòu)建、編譯和訓(xùn)練CNN模型+

• 3.5.1 構(gòu)建CNN模型+ 3.5.2 編譯模型+ 3.5.3 訓(xùn)練模型

• 3.6 結(jié)果可視化與分析+

• 3.6.1 獲取測試數(shù)據(jù)+ 3.6.2 模型預(yù)測+ 3.6.3 可視化預(yù)測結(jié)果

• 4 結(jié)語

1 前言

設(shè)計項目案例演示地址: 鏈接

畢業(yè)設(shè)計代做一對一指導(dǎo)項目方向涵蓋：

基于Python，MATLAB設(shè)計，OpenCV,,CNN,機器學(xué)習(xí),R-CNN,GCN,LSTM,SVM,BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，數(shù)字識別,貝葉斯,邏輯回
歸,卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等算法的中文文本分類.車牌識別,知識圖譜,數(shù)字圖像處理,手勢識別,邊緣檢測，圖像增強,
圖像分類,圖像分割，色彩增強，低照度。缺陷檢測，病害識別，圖像缺陷檢測，裂縫識別，
交通標志識別,夜間車牌識別，人數(shù)統(tǒng)計，火焰煙霧火，車道線識別,人臉識別等系

歡迎閱讀本篇關(guān)于利用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Convolutional Neural Network，CNN）實現(xiàn)垃圾圖片分類的 Python 小項目。在這個項目中，我們將通過使用 CNN，對垃圾圖片進行高效分類。本數(shù)據(jù)集包含六種不同類型的垃圾（可能與上海地區(qū)的分類標準有所不同），分別為玻璃、紙、硬紙板、塑料、金屬以及一般垃圾。

在接下來的內(nèi)容中，我們將深入探討如何利用深度學(xué)習(xí)的 CNN 模型，通過訓(xùn)練網(wǎng)絡(luò)來識別和區(qū)分這些不同類型的垃圾。通過閱讀本文，您將了解到項目的整體流程，從數(shù)據(jù)準備和模型構(gòu)建，到訓(xùn)練和評估，最終實現(xiàn)一個能夠準確分類垃圾圖片的小應(yīng)用。

讓我們一起開始這個令人興奮的學(xué)習(xí)之旅吧！

2 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）詳解

在本章中，我們將深入探討卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN），這是一種在圖像處理和計算機視覺任務(wù)中表現(xiàn)出色的深度學(xué)習(xí)架構(gòu)。CNN 的設(shè)計靈感來自生物學(xué)中視覺皮層對視覺信息的處理方式，通過逐層提取特征，使網(wǎng)絡(luò)能夠有效地理解圖像中的模式和結(jié)構(gòu)。

2.1 CNN架構(gòu)概述

卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)由多層組成，其中主要的層類型包括卷積層、池化層和全連接層。每一層都具有特定的功能，共同構(gòu)建了網(wǎng)絡(luò)的表達能力。下面我們來詳細了解這些層的作用：

2.1.1 卷積層

卷積層是CNN的核心組件，用于提取圖像中的局部特征。通過卷積操作，網(wǎng)絡(luò)能夠捕捉像邊緣、紋理等低級特征。卷積操作基于濾波器（也稱為卷積核或內(nèi)核），濾波器在圖像上滑動并執(zhí)行卷積運算，生成特征映射。

2.1.2 池化層

池化層用于減小特征映射的空間尺寸，從而降低后續(xù)計算的復(fù)雜性。最常見的池化操作是最大池化，它在每個池化窗口中選取最大值作為代表性特征。池化操作有助于網(wǎng)絡(luò)對位置變化的容忍性，并且可以降低過擬合風(fēng)險。

2.1.3 全連接層

全連接層將前面層的特征映射轉(zhuǎn)化為最終的分類結(jié)果。每個神經(jīng)元在前一層的特征上進行權(quán)重計算，生成最終的輸出。全連接層的設(shè)計使得網(wǎng)絡(luò)能夠在高維特征空間中進行決策和分類。

2.2 CNN訓(xùn)練過程

CNN的訓(xùn)練過程通常包括以下關(guān)鍵步驟：

• 前向傳播（Forward Propagation）：輸入圖像通過卷積和池化層，逐漸提取特征并減小尺寸，最終傳遞給全連接層。+ 損失計算（Loss Computation）：根據(jù)網(wǎng)絡(luò)輸出和真實標簽計算損失，衡量預(yù)測與實際之間的差異。+ 反向傳播（Backward Propagation）：通過反向傳播算法，計算損失相對于網(wǎng)絡(luò)權(quán)重的梯度，以便進行參數(shù)更新。+ 參數(shù)更新（Parameter Update）：使用優(yōu)化算法（如梯度下降）根據(jù)梯度信息更新網(wǎng)絡(luò)的權(quán)重和偏差，使損失逐漸減小。+ 迭代訓(xùn)練：重復(fù)執(zhí)行前向傳播、損失計算、反向傳播和參數(shù)更新，直到損失收斂或達到預(yù)定的訓(xùn)練輪數(shù)。

2.3 CNN在垃圾圖片分類中的應(yīng)用

在我們的項目中，我們將使用CNN來訓(xùn)練一個模型，使其能夠從垃圾圖片中學(xué)習(xí)并提取有關(guān)不同垃圾類型的特征。通過逐步堆疊卷積和池化層，網(wǎng)絡(luò)將能夠逐漸抽象出更高級別的特征，最終實現(xiàn)準確的分類。

3 代碼詳解

在本章中，我們將深入研究實現(xiàn)垃圾圖片分類的代碼。我們將使用 Keras 庫來構(gòu)建卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN），對圖像數(shù)據(jù)進行預(yù)處理，以及訓(xùn)練模型。讓我們一步步解析這些關(guān)鍵代碼塊。

3.1 導(dǎo)入必要的庫

首先，我們需要導(dǎo)入一些必要的庫，以便在項目中使用它們。以下代碼段展示了導(dǎo)入庫的過程：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from keras.preprocessing.image import ImageDataGenerator, load_img, img_to_array, array_to_img
from keras.layers import Conv2D, Flatten, MaxPooling2D, Dense
from keras.models import Sequential
import glob, os, random

3.2 加載數(shù)據(jù)集

接下來，我們需要加載垃圾圖片數(shù)據(jù)集，并準備用于訓(xùn)練的圖像數(shù)據(jù)。下面的代碼片段演示了這一過程：

base_path = '../input/trash_div7612/dataset-resized'#填寫你下載文件的地址
img_list = glob.glob(os.path.join(base_path, '*/*.jpg'))
print(len(img_list))

在這里，我們使用 glob 函數(shù)來獲取指定文件夾下所有 .jpg 格式的圖片路徑，并打印出圖片數(shù)量。 輸出結(jié)果：

我們總共有2527張圖片

3.3 可視化隨機樣本

我們可以從加載的圖像列表中隨機選擇一些樣本，并將其可視化，以便更好地理解數(shù)據(jù)。以下代碼展示了如何實現(xiàn)這一功能：

for i, img_path in enumerate(random.sample(img_list, 6)):
    img = load_img(img_path)
    img = img_to_array(img, dtype=np.uint8)
    
    plt.subplot(2, 3, i+1)
    plt.imshow(img.squeeze())

輸出結(jié)果：

在這里，我們使用了 random.sample 函數(shù)來隨機選擇 6 張圖片進行可視化。使用 load_img 函數(shù)將圖像加載為對象，然后將其轉(zhuǎn)換為 NumPy 數(shù)組，并使用 plt.imshow 函數(shù)來顯示圖像。

3.4 數(shù)據(jù)預(yù)處理與生成器

在深度學(xué)習(xí)中，數(shù)據(jù)預(yù)處理和生成器是訓(xùn)練模型不可或缺的一部分。它們有助于有效地處理和加載大量的圖像數(shù)據(jù)，同時可以在訓(xùn)練過程中進行數(shù)據(jù)增強，提高模型的魯棒性。以下是如何使用 Keras 中的 ImageDataGenerator 和生成器來處理數(shù)據(jù)：

首先，我們定義了訓(xùn)練和測試數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)生成器，它們將對圖像數(shù)據(jù)進行預(yù)處理，并將其分成訓(xùn)練集和驗證集。我們還對圖像進行了一系列的預(yù)處理操作，如縮放、剪切、翻轉(zhuǎn)等：

train_datagen = ImageDataGenerator(
    rescale=1./255, shear_range=0.1, zoom_range=0.1,
    width_shift_range=0.1, height_shift_range=0.1, horizontal_flip=True,
    vertical_flip=True, validation_split=0.1)

test_datagen = ImageDataGenerator(
    rescale=1./255, validation_split=0.1)

train_generator = train_datagen.flow_from_directory(
    base_path, target_size=(300, 300), batch_size=16,
    class_mode='categorical', subset='training', seed=0)

validation_generator = test_datagen.flow_from_directory(
    base_path, target_size=(300, 300), batch_size=16,
    class_mode='categorical', subset='validation', seed=0)

在這里，我們使用 ImageDataGenerator 對象來創(chuàng)建生成器，將數(shù)據(jù)預(yù)處理步驟包括在內(nèi)。train_generator 用于訓(xùn)練集，而 validation_generator 則用于驗證集。我們還指定了圖像的目標大小、批次大小以及類別模式等。

最后，我們輸出了類別索引的字典，這將有助于我們理解每個類別對應(yīng)的標簽：

labels = (train_generator.class_indices)
labels = dict((v,k) for k,v in labels.items())

print(labels)

這段代碼將輸出一個字典，其中鍵是類別的數(shù)字索引，值是對應(yīng)的類別名稱。 輸出結(jié)果：

3.5 構(gòu)建、編譯和訓(xùn)練CNN模型

現(xiàn)在我們將深入了解如何構(gòu)建、編譯和訓(xùn)練卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）模型，以實現(xiàn)垃圾圖片的分類任務(wù)。以下是這個過程的詳細解釋：

3.5.1 構(gòu)建CNN模型

首先，我們使用 Keras 庫構(gòu)建卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）模型。該模型由多個卷積層、池化層和全連接層組成，從而能夠逐步提取圖像中的特征，并在全連接層中進行分類。以下是我們構(gòu)建的模型結(jié)構(gòu)：

model = Sequential([
    Conv2D(filters=32, kernel_size=3, padding='same', activation='relu', input_shape=(300, 300, 3)),
    MaxPooling2D(pool_size=2),

    Conv2D(filters=64, kernel_size=3, padding='same', activation='relu'),
    MaxPooling2D(pool_size=2),
    
    Conv2D(filters=32, kernel_size=3, padding='same', activation='relu'),
    MaxPooling2D(pool_size=2),
    
    Conv2D(filters=32, kernel_size=3, padding='same', activation='relu'),
    MaxPooling2D(pool_size=2),

    Flatten(),

    Dense(64, activation='relu'),

    Dense(6, activation='softmax')
])

在這里，我們使用 Sequential 模型，將一系列的卷積層、池化層和全連接層逐一堆疊起來。我們的模型結(jié)構(gòu)使用了多個卷積層和池化層，以及全連接層，以便能夠從圖像中抽取有關(guān)不同垃圾類別的特征。

3.5.2 編譯模型

一旦我們構(gòu)建了模型結(jié)構(gòu)，我們需要編譯模型，為模型選擇損失函數(shù)和優(yōu)化器，并指定評估指標。以下代碼編譯了我們的模型：

model.compile(loss='categorical_crossentropy', optimizer='adam', metrics=['acc'])

在這里，我們使用交叉熵損失函數(shù)（categorical_crossentropy）作為我們的目標函數(shù)，用于多類別分類問題。優(yōu)化器我們選擇了 Adam，而評估指標我們選擇了準確率（acc）。

3.5.3 訓(xùn)練模型

最后，我們使用生成器 train_generator 和 validation_generator 來訓(xùn)練模型。我們設(shè)置了訓(xùn)練輪數(shù)為 100 輪，以及適當(dāng)?shù)呐未笮『筒綌?shù)。以下代碼展示了如何訓(xùn)練我們的模型：

model.fit_generator(train_generator, epochs=100, steps_per_epoch=2276//32,validation_data=validation_generator,
                    validation_steps=251//32)

在這里，steps_per_epoch 表示每個訓(xùn)練輪次中的批次數(shù)，validation_steps 表示每個驗證輪次中的批次數(shù)。通過這些參數(shù)，我們可以有效地進行模型訓(xùn)練和驗證。 部分輸出結(jié)果：

3.6 結(jié)果可視化與分析

在這一章節(jié)，我們將深入探討如何通過模型的預(yù)測結(jié)果進行結(jié)果可視化和分析。這有助于我們更好地理解模型在垃圾圖片分類任務(wù)中的表現(xiàn)。以下是如何可視化測試結(jié)果的詳細解釋：

3.6.1 獲取測試數(shù)據(jù)

首先，我們從驗證數(shù)據(jù)生成器中獲取一個批次的測試數(shù)據(jù)，包括圖像數(shù)據(jù)和相應(yīng)的真實標簽：

test_x, test_y = validation_generator.__getitem__(1)

這里我們選擇了一個批次的測試數(shù)據(jù)，即批次編號為 1 的測試數(shù)據(jù)。

3.6.2 模型預(yù)測

然后，我們使用訓(xùn)練好的模型對測試數(shù)據(jù)進行預(yù)測，得到預(yù)測結(jié)果：

preds = model.predict(test_x)

這將得到一組預(yù)測概率，每個預(yù)測表示對應(yīng)圖像屬于不同垃圾類別的概率。

3.6.3 可視化預(yù)測結(jié)果

最后，我們通過循環(huán)將測試數(shù)據(jù)、真實標簽和模型的預(yù)測結(jié)果進行可視化。以下代碼展示了如何實現(xiàn)這一過程：

plt.figure(figsize=(16, 16))
for i in range(16):
    plt.subplot(4, 4, i+1)
    plt.title('pred:%s / truth:%s' % (labels[np.argmax(preds[i])], labels[np.argmax(test_y[i])]))
    plt.imshow(test_x[i])

在這里，我們使用 plt.subplot 創(chuàng)建一個 4x4 的子圖布局，然后將每個測試樣本、其真實標簽以及模型的預(yù)測結(jié)果顯示在子圖中。這有助于我們直觀地比較模型的預(yù)測和真實標簽。

設(shè)計項目案例演示地址: 鏈接

畢業(yè)設(shè)計代做一對一指導(dǎo)項目方向涵蓋：

基于Python，MATLAB設(shè)計，OpenCV,,CNN,機器學(xué)習(xí),R-CNN,GCN,LSTM,SVM,BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，數(shù)字識別,貝葉斯,邏輯回
歸,卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等算法的中文文本分類.車牌識別,知識圖譜,數(shù)字圖像處理,手勢識別,邊緣檢測，圖像增強,
圖像分類,圖像分割，色彩增強，低照度。缺陷檢測，病害識別，圖像缺陷檢測，裂縫識別，
交通標志識別,夜間車牌識別，人數(shù)統(tǒng)計，火焰煙霧火，車道線識別,人臉識別等系

4 結(jié)語

本文帶領(lǐng)讀者踏上了一段深度學(xué)習(xí)的垃圾分類之旅。通過利用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）這一強大工具，我們不僅能夠從垃圾圖片中提取有關(guān)不同類別的特征，還能將圖像分類推向一個全新的高度。從數(shù)據(jù)準備、模型構(gòu)建，再到訓(xùn)練和評估，我們深入探討了每一步的細節(jié)。

在這個過程中，我們了解了CNN的架構(gòu)、數(shù)據(jù)預(yù)處理的重要性以及模型的構(gòu)建和訓(xùn)練。我們不僅能夠觀察到訓(xùn)練過程中損失和準確率的變化，還可以通過可視化模型的預(yù)測結(jié)果，更好地理解模型的表現(xiàn)。這不僅是技術(shù)的勝利，更是對創(chuàng)新思維的體現(xiàn)。

然而，深度學(xué)習(xí)的路途充滿挑戰(zhàn)。不同的數(shù)據(jù)集、模型架構(gòu)和參數(shù)選擇都可能影響著模型的效果。因此，我們還有許多優(yōu)化的空間，不斷學(xué)習(xí)和嘗試，才能進一步提升模型的性能。

讓我們帶著對深度學(xué)習(xí)的熱情，繼續(xù)探索垃圾圖片分類的更深層次，讓技術(shù)的力量與環(huán)保的使命相互交融。未來的每一次進步，都會為我們的社會貢獻出更清潔、更美好的明天。

所以，讓我們繼續(xù)前行，以技術(shù)的智慧和創(chuàng)新的靈感，開創(chuàng)出一個綠色、可持續(xù)的未來！文章來源地址http://www.zghlxwxcb.cn/news/detail-758942.html

到了這里，關(guān)于Python基于深度學(xué)習(xí)機器學(xué)習(xí)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實現(xiàn)垃圾分類垃圾識別系統(tǒng)(GoogLeNet，Resnet，DenseNet，MobileNet，EfficientNet，Shufflent)的文章就介紹完了。如果您還想了解更多內(nèi)容，請在右上角搜索TOY模板網(wǎng)以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章，希望大家以后多多支持TOY模板網(wǎng)！