基于Tensorflow的垃圾分类系统

自训练CNN算法模型与mobileNet迁移学习，可用于图片或视频垃圾分类。

模型经过训练，具有识别能力，可以对视频画面中的物品进行分类，包括4个分类大类，训练集有八万多张图像，训练集验证准确率为91—95%，验证集准确率85—90%，具有较高的准确率。

该模型可以应用于智能垃圾桶、智能回收站等场景中，提高垃圾分类效率。