文章目录前言一、识别效果二、实现1.数据集2.实现原理和方法3.网络结构最后如何获取源码和数据集前言如今，垃圾分类已成为社会热点话题。其实在2019年4月26日，我国住房和城乡建设部等部门就发布了《关于在全国地级及以上城市全面开展生活垃圾分类工作的通知》，决定自2019年起在全国地级及以上城市全面启动生活垃圾分类工作。到2020年底，46个重点城市基本建成生活垃圾分类处理系统。人工垃圾分类投放是垃

本文介绍了一种基于深度学习ResNet50模型的垃圾分类系统。该系统通过迁移学习方式，利用预训练的ResNet50网络提取特征，并自定义全连接层实现6类垃圾（玻璃、塑料等）的分类识别。实验结果显示，仅迭代10轮模型精度达87.5%，最高可达96%。相比人工分拣，该系统能有效提升垃圾分拣效率和准确性，具有实际应用价值。文章详细阐述了网络结构、数据集构成（2507张图片）和训练方法，为相关研究提供了参

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毕业设计基于深度学习Yolov11的鱼类识别系统（源码+论文）

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本文介绍了一个基于YOLOv11的智能垃圾分类系统，该系统通过深度学习技术实现垃圾自动分类。针对传统垃圾分类方法效率低、准确率不足等问题，项目采用改进的YOLOv11算法，优化了小目标检测性能，并开发了跨平台的图形界面。系统能处理图片、视频和实时摄像头输入，准确识别6大类垃圾，并提供处置建议。项目创新点包括动态NMS阈值调整、多尺度特征融合等算法优化，以及支持不同地区分类标准的应用创新。实验表明，

文章目录0 前言1 车道线检测2 目标3 检测思路4 代码实现4.1 视频图像加载4.2 车道线区域4.3 区域4.4 canny 边缘检测4.5 霍夫变换(Hough transform)4.6 HoughLinesP 检测原理4.6.1 定义显示车道线方法4.6.2 查看探测车道线数据结构4.6.3探测车道线4.6.4合成4.6.5优化5 最后-毕设帮助0 前言无人驾驶技术是机器学习为主的一门