Faster RCNN算法项目

Python项目

面向打包垃圾的目标检测算法

基于城市场景的垃圾检测算法，首先收集城市垃圾样本集, 再利用 LabelImg工具对城市垃圾样本集进行垃圾标注,并对城市垃圾样本集中的图片进行归一化处理;而后将转化后的样本图片集输入至 Faster RCNN 算法中,建立目标分类模型,并利用 PASCAL VOC2007 数据集的图片对所建立的目标分类模型进行验证,直至统计目标分类准确率不低于 90%,最后对含有城市场景的视频进行图片解码,利用建立的 Faster- RCNN垃圾分类检测模型对解码后的图片进行分类检测,从而实现实时对城市垃圾管理进行监控。