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：
系统简介：
系统基于深度学习网络 YOLOV4，使用的主要编程语言是 Python，并依赖于 Torch（版本需求=1.9）、OpenCV 和 PyQt5 等库。项目包含以下几个关键组成部分：
深度学习网络： 使用了 YOLOV4网络，这是一种在计算机视觉领域表现优异的深度学习模型，特别适合处理图像分类和对象识别任务。
运行环境： 要求配置 Python 版本为3.7，并安装 Torch 版本不低于 1.8、OpenCV 和 PyQt5 等库。这些库和工具支持项目中的数据处理、模型训练和图形用户界面的开发。
文件内容： 包含训练和预测的全部源代码，预训练好的模型文件，以及数据集。
功能描述： 系统能够对多类垃圾进行检测和识别，用户只需按照要求配置好运行环境，即可利用系统进行多类垃圾检测和识别。这种功能不仅可以用于学术研究和教育领域，还能在实际应用中提升生产效率和服务质量。
项目获取（项目完整文件下载请见参考视频的简介处给出：➷➷➷）
系统展示视频：基于深度学习的垃圾分类检测识别系统（YOLOV4）_哔哩哔哩_bilibili
系统介绍：
1. 网络模型
项目中使用的是YOLOv4 Tiny网络模型。YOLO（You Only Look Once）是一种流行的实时目标检测算法，它能够在图像中准确地检测和定位多个物体。YOLOv4 Tiny是YOLOv4的一个轻量级版本，专注于在保持高检测精度的同时提升检测速度，非常适合嵌入式设备和对速度要求较高的应用场景。
2. 开发环境
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Python版本: 3.7，本人使用的是这个版本。
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深度学习框架: TensorFlow 2，用于构建和训练深度学习模型的强大框架，支持各种类型的神经网络。
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图像处理库: OpenCV，用于图像加载、处理、预处理和结果显示，是图像处理领域的标准库之一。
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用户界面: PyQt5，一种Python的GUI开发工具包，用于创建用户友好的图形用户界面，使得模型的使用更加直观和便捷。
3. 文件资源
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训练预测源代码: 包含训练模型和进行预测的全部代码。这些代码可以帮助用户了解模型的实现细节，并根据需要进行自定义和修改。
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训练好的模型: 已经通过大量数据集训练得到的模型文件。这些模型文件可以直接用于进行垃圾检测识别任务，无需重新训练，节省了时间和计算资源。
4. 功能特性
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多类别检测和识别: 能够识别超过10种不同类别的垃圾，这包括各种常见的垃圾类别。
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四分类能力: 模型具有更高的细粒度分类能力，可以将垃圾物体进一步细分为四类，这有助于更精准地对垃圾进行分类和处理。
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实时检测: 基于YOLOv4 Tiny的高效设计，能够实时处理图像或视频流，适用于需要快速响应的应用场景。
5. 使用方法
环境配置:
- 安装Python和必要的依赖项，包括TensorFlow 2、OpenCV和PyQt5。可以使用Python的包管理工具（如pip或conda）来安装这些库。
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模型部署和使用:
- 下载并加载训练好的YOLOv4 Tiny模型。可以从项目提供的资源中获取训练好的模型文件。
- 编写或使用项目中提供的预测脚本，将模型应用于新的图像或实时视频流。
- 根据需要调整检测阈值、输入图像大小等参数，以优化模型在具体任务上的表现。
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用户界面使用:
- 如果项目中包含了GUI，可以直接通过图形用户界面操作模型。这种方式适合非技术用户或需要交互式操作的场景。
