工程训练赛多垃圾分类

在工程训练赛中，多垃圾分类是一个常见的任务。参赛者通常会使用不同的硬件设备和训练方法来完成这个任务。例如，有人使用Jetson Nano 4B作为垃圾桶的控制器，使用自己的Win10电脑进行垃圾分类的训练\[2\]。在训练过程中，数据集的大小和训练时间是需要考虑的因素。虽然本地训练的数据集没有网站上的20MB限制，但是数据集越大，训练时间就越长。一般来说，迭代次数在60左右，当loss降到0.1左右，accuracy为0.9左右时，模型的效果还算可以\[1\]。此外，为了提高模型的准确性，建议保证光亮的环境下拍摄数据集，并确保各物体数据集之间有明显的差异和丰富的背景\[1\]。
#### 引用[.reference_title]
- *1* *3* [第七届工程训练比赛之智能垃圾分类](https://blog.csdn.net/qq_54693299/article/details/115942615)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *2* [第七届全国大学生工程训练大赛智能+赛道生活垃圾分类垃圾训练步骤（win10+yolov4-tiny）](https://blog.csdn.net/qq_43577213/article/details/118420376)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
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