计算机视觉是一门跨学科领域,融合了图像处理、机器学习和深度学习技术,专注于解析数字图像和视频中的视觉信息。本项目以华为云资源和Renext101模型为基础,开展垃圾分类预测任务。Renext101作为一种先进的卷积神经网络结构,通过优化ResNet的残差块,显著提升了模型的表达能力和泛化能力。在大规模垃圾图像数据集的支持下,模型通过学习关键特征来实现对不同垃圾类别的精确分类。华为云的ModelArts平台提供了全面的AI开发工具,支持数据预处理、模型训练、优化和部署,极大地促进了项目的实施效率和准确性。
基于Renext101模型的垃圾分类预测项目
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