项目概述 目标 本项目旨在开发一个高效的垃圾分类识别系统，利用深度学习技术特别是YOLOv4-tiny版本来实现垃圾的自动分类。YOLOv4-tiny作为YOLOv4的一个轻量化版本，在保证较高精度的同时，能够提供更快的检测速度，非常适合资源受限的设备或者要求实时性的应用场景。 技术栈 深度学习框架：PyTorch目标检测算法：YOLOv4-tiny编程语言：Python硬件加速：G

简介：         垃圾分类检测识别系统旨在利用深度学习和计算机视觉技术，实现对不同类别垃圾的自动识别和分类。应用环境包括Python编程语言、主流深度学习框架如TensorFlow或PyTorch，以及图像处理库OpenCV等，通过这些工具集成和优化模型，实现高效、精准的垃圾分类，为环境保护和可持续发展提供技术支持。 界面图： 系统介绍：  1. 网络模型