Refuse-Classification

项目使用说明

1. 首先运行train.py代码得到训练模型
2. 得到训练模型后，运行main.py代码，即可运行服务器端
3. 部署好下面的前端项目，即可使用刚刚训练模型来判断垃圾图像类型

项目名称

拉拉队立大功

主要功能

1. 通过对垃圾训练数据集进行深度学习，产生训练结果；
2. 将训练结果用于测试数据集进行测试，判断训练结果的准确率；
3. 同时在界面中加入自己导入图片的操作，并使用训练结果来分析图片是哪种类型的垃圾。

项目包含两部分内容

1. 基于DenseNet模型的深度学习训练垃圾数据集的算法（train.py代码）
2. 垃圾分类系统的服务器端代码（main.py代码）

垃垃小分队项目的前端界面效果展示

1. 基于PyQt5的前端界面

   

   

2. 基于Android的前端界面

   

3. 基于vue的前端界面