垃圾分类图像识别代码
时间: 2023-07-05 15:05:44 浏览: 121
以下是一个简单的垃圾分类图像识别代码示例,使用了 TensorFlow 和 Keras 框架:
``` python
import tensorflow as tf
from tensorflow import keras
from tensorflow.keras import layers
# 创建模型
model = keras.Sequential([
layers.Conv2D(32, (3, 3), activation='relu', input_shape=(224, 224, 3)),
layers.MaxPooling2D((2, 2)),
layers.Conv2D(64, (3, 3), activation='relu'),
layers.MaxPooling2D((2, 2)),
layers.Conv2D(64, (3, 3), activation='relu'),
layers.Flatten(),
layers.Dense(64, activation='relu'),
layers.Dense(6, activation='softmax')
])
# 编译模型
model.compile(optimizer='adam',
loss='categorical_crossentropy',
metrics=['accuracy'])
# 加载数据集
train_dataset = keras.preprocessing.image_dataset_from_directory(
'path/to/training/folder',
validation_split=0.2,
subset='training',
seed=123,
image_size=(224, 224),
batch_size=32)
validation_dataset = keras.preprocessing.image_dataset_from_directory(
'path/to/training/folder',
validation_split=0.2,
subset='validation',
seed=123,
image_size=(224, 224),
batch_size=32)
# 训练模型
model.fit(train_dataset, epochs=10, validation_data=validation_dataset)
# 保存模型
model.save('path/to/save/model')
```
这个示例代码使用了卷积神经网络(CNN)来训练模型,数据集需要按照分类分别存储在不同的文件夹中。你可以根据自己的数据集来修改代码。