基于CNN深度学习的垃圾分类识别系统搭建指南

该资源是一套完整的项目文件，包含了深度学习模型的训练和部署，适用于图像处理和环境监控领域。项目基于Python编程语言，使用PyTorch作为深度学习框架，要求使用者具备一定的Python编程和深度学习基础知识。下面将详细介绍项目的各个组成部分及其功能。 首先，项目包含了一个安装环境需求的文件`requirement.txt`，其中详细列出了项目运行所依赖的库和它们的版本号。推荐使用Anaconda来创建虚拟环境并安装所需的Python版本，以及指定版本的PyTorch深度学习框架。 项目核心代码分为三个Python脚本文件： 1. `01数据集文本生成制作.py`：该脚本用于将用户自行搜集的图片数据集转换成文本文件，为深度学习模型的训练做准备。该脚本会按照用户设定的比例，将图片路径和对应的标签生成到一个文本文件中，同时划分训练集和验证集。 2. `02深度学习模型训练.py`：该脚本负责读取`01数据集文本生成制作.py`生成的文本文件，并使用其中的数据来训练深度学习模型。该过程中，模型将学习如何根据图像内容对漂浮垃圾进行分类。 3. `03html_server.py`：在深度学习模型训练完成后，使用该脚本可以启动一个简单的HTTP服务器，并生成网页的URL地址。用户可以打开这个URL在网页端查看模型分类的结果，实现了模型的在线部署和可视化展示。 项目还包括了一个数据集文件夹，其中包含不同的子文件夹。每个子文件夹代表一个类别，用于存放同一类别的图片样本。用户需要自行搜集图片并放到对应的类别文件夹中。此外，每个类别文件夹中还包含了一张提示图，表明图片的存放位置。 项目的`templates`文件夹下存放着网页端的HTML模板文件，这些文件定义了网页的结构和样式。在`03html_server.py`脚本运行后，用户可以通过浏览器访问生成的URL，看到一个基于HTML的简单网页界面，用于展示分类结果。 本资源还包含了一个说明文档`说明文档.docx`，详细解释了项目的使用方法、运行流程以及深度学习模型的原理和结构。对于初学者而言，文档中的逐行注释和说明将大大降低理解代码的难度，使其能够快速上手和应用本项目。 总结来说，这是一个结合了深度学习技术和Web开发的项目，通过创建一个简单的HTML界面，利用CNN（卷积神经网络）算法实现了对漂浮垃圾的自动分类和识别功能。它不仅要求用户有一定的深度学习背景知识，还需要用户能够理解基本的Web前端和后端开发技术。"