基于深度学习YOLO模型的垃圾分类识别方法设计.pdf

湖南商务职业技术学院毕业设计

目录

1引言1

1.1项目背景和意义1

1.2项目的目的和目标1

2相关技术与工具介绍2

2.1数据采集技术2

2.2深度学习模型概述2

2.3目标检测技术3

2.4PYQT5框架技术4

2.5开发环境与工具5

2.5.1Python简介5

2.5.2Jypyternotebook或（PyCharm）开发工具的简介6

2.5.3第三方库简介7

2.5.4Pytorch等深度学习框架7

3方法设计与实现8

3.1数据集收集与预处理8

3.1.1数据集的获取9

3.1.2数据集预处理10

3.2深度学习模型选择与设计11

3.2.1深度学习模型的选择11

3.2.2模型的设计11

3.3模型的编译与训练13

3.3.1模型的评估14

3.3.2模型的优化15

3.4前端设计与实现15

3.4.1系统前端设计15

3.4.2设计效果展示及分析17

4小结19

I

湖南商务职业技术学院毕业设计

参考资料21

II

湖南商务职业技术学院毕业设计

基于深度学习YOLO模型的垃圾分类识别方法设计

1引言

1.1项目背景和意义

随着城市化的加快和人们生活质量的提高，垃圾问题日益严重。垃圾的种

类和数量不断增加，给环境带来了很大的压力。因此，有效处理垃圾成为了一

个迫切需要解决的一个问题。垃圾分类作为一种科学的管理方案，能够提高资

源利用率、缓解垃圾生产压力，以及改善生态环境，是社会主义现代化和城市

化进程中必须采取的策略。在这个背景下，基于深度学习的垃圾目标检测技术

得到了广泛的应用。通过使用YOLOv5等先进的计算机视觉模型，可以快速准

确地识别和定位垃圾，为实现自动化的垃圾分类提供了可能。这不仅可以提升

垃圾处理的效率，还可以减少人力成本，减轻清洁工人们的工作负担。

1.2项目的目的和目标

目的：解决垃圾分类问题：随着城市化进程的加速，垃圾问题日益突出，

传统的垃圾分类方式已经无法满足需求。基于深度学习的YOLOv5模型可以帮

助实现快速、准确的垃圾分类，提高垃圾处理的效率，减少对环境的污染。

目标：基于YOLOv5模型开发一个垃圾检测系统，具有以下目标：提高垃

圾分类的准确性和效率：利用YOLOv5模型进行垃圾分类，旨在提高分类的准

确性和效率。通过训练模型，使其能够快速准确地识别和定位垃圾，提高垃圾

分类的准确率。

优化模型性能：通过对YOLOv5模型进行