| Popis: |
Подход машинного распознавания образов для сортировки отходов на категории для проведения рециклинга может быть эффективным способом переработки отходов. Предложенный проект предназначен для распознавания изображения отходов и сортировки их на четыре класса: стекло, бумага, металлы и пластик. Мы используем базу данных по изображению отходов, в которой содержится около 400 изображений для каждого класса. При проведении экспериментов использовали следующие модели: Pre-trained VGG-16 (VGG16), AlexNet, Support Vector Machine (SVM), K-Nearest Neighbor (KNN) и Random Forest (RF). Эксперименты продемонстрировали, что наши модели достигли точности около 93%. (Описание моделей приведено в последующем тексте). |
