基于深度学习的垃圾图像分类识别系统设计与实现_kaic.doc

1 绪论 1 1.1研究背景及意义 1.2国内外研究现状与发展趋势 2 垃圾图像分类相关技术与理论基础 2.1卷积神经网络模型 2.2 VGG网络模型 2.3 ResNet网络模型 2.4注意力模型 3 基于注意力模型的垃圾图像分类算法 3.1模型总体架构 3.2空间注意力模型 4 算法仿真和结果分析 4.1数据预处理 4.1.1垃圾分类图像数据集 4.1.2数据增强 4.1.3仿真设置 4.2对比仿真 4.3仿真结果可视化 5 垃圾图像分类系统的设计与实现 5.1系统概述 5.2垃圾图像分类系统实现 6 结论 参考文 附录1 ResNet50-att网络模型搭建核心代码 附录2 ResNet50-att网络模型训练核心代码 附录3 注意力机制核心代码 附录4 系统主界面核心代码 附录4.1main.py代码 附录4.2myUI.py代码 致 谢