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DOI: 10.18686/jsjxt.v3i2.46794

基于GoogLeNet的垃圾分类应用

赖炫, 周丽

四川大学锦城学院计算机与软件学院

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摘要：近年来全国各地城市正在逐步实行垃圾分类，但是由于垃圾的种类过多，对于广大市民的科普程度很低，在对垃圾进行分类时不能够正确地判断垃圾类别，所以要把垃圾分类落实到位却是一个大的难题。针对这一难题，本文使用一种基于GoogLeNet的垃圾图像分类方法进行实验，经实验得到，该法对于测试数据准确率大约为70％，在场景单一、物体单一的图片上识别准确率高达99％，证明了该方法在未来城市垃圾分类中的可行性。

关键词：

垃圾分类；GoogLeNet；卷积神经网络；迁移学习

Universe Scientific Publishing

ISSN：2661-3719

年,卷(期)：2021,3(2)