垃圾分类系统体系结构深度学习

垃圾分类系统利用深度学习技术通常构建在以下几个关键组件上：

1. **数据收集**：首先需要大量的图像数据，包括各种垃圾的分类样本，这些图片需涵盖不同角度、光照条件下的垃圾实例。

2. **预处理**：对收集的数据进行清洗和标准化，可能包括图像尺寸调整、颜色归一化等步骤。

3. **卷积神经网络（CNN）模型**：CNN是深度学习中的关键模型，用于图像识别任务。它包含卷积层、池化层和全连接层，可以提取垃圾图像的特征。

4. **深度学习模型**：比如使用ResNet、Inception、VGG等深度架构，或自定义的U-Net这样的目标检测模型，用于垃圾分类任务。

5. **训练过程**：模型通过反向传播算法在标注的训练数据上进行训练，优化网络参数以提高分类准确性。

6. **迁移学习**：有时候会用到预训练的模型（如在ImageNet上训练过的模型），然后在其基础上微调以适应特定的垃圾分类任务。

7. **决策层**：模型输出层通常使用 softmax 函数，将每个类别对应的概率映射为[0,1]区间内的值，然后选择概率最高的类别作为预测结果。

8. **后处理与评估**：对模型的预测结果进行后处理，如阈值调整，并使用准确率、召回率、F1分数等指标评估模型性能。