YOLOV8垃圾分类识别项目目标

YOLOv8垃圾分类识别项目的目标是利用YOLOv8算法实现对垃圾进行自动化分类识别，包括可回收垃圾、有害垃圾、厨余垃圾和其他垃圾四类。具体来说，项目需要完成以下目标：

1. 收集和整理垃圾分类数据集，包括不同种类的垃圾图片和标签数据。

2. 利用深度学习框架TensorFlow等，基于YOLOv8算法搭建垃圾分类识别模型。

3. 对模型进行训练和优化，以提高模型在垃圾分类上的准确度和稳定性。

4. 设计并开发基于模型的垃圾分类识别应用，支持图像、视频等不同媒介类型的垃圾分类识别。

5. 在实际场景中对模型和应用进行测试和优化，以满足对垃圾分类识别效果和性能的要求。

综上所述，YOLOv8垃圾分类识别项目的目标是实现一套可靠、高效、智能的垃圾分类识别系统，促进垃圾回收和再利用的可持续发展。