常河1. 项目概述：基于CNN的垃圾图像分类系统
在计算机视觉领域，图像分类一直是最基础也最具实用价值的研究方向之一。随着城市化进程加快，垃圾分类成为环保领域的重要课题。传统的人工分类方式效率低下且成本高昂，而基于深度学习的自动化分类技术正逐步改变这一现状。
本项目实现了一个完整的垃圾图像分类系统，核心采用卷积神经网络（CNN）作为分类模型，结合Flask框架构建Web应用。系统能够对上传的垃圾图片进行自动分类，识别结果包括可回收物、有害垃圾、厨余垃圾等常见类别。整个项目涵盖从数据收集、模型训练到应用部署的全流程，可作为深度学习课程设计或毕业设计的完整案例。
技术亮点：
- 使用PyTorch框架实现ResNet34改进模型
- 采用迁移学习技术提升小数据集上的表现
- 实现基于Flask的轻量级Web应用部署
- 包含完整的前后端交互和结果可视化
需要模型API调用？ 免费领10W Token，多模型网关一键接入 Claude、DeepSeek 等主流模型。
2. 系统架构设计
2.1 技术栈选型
后端框架选择：
- Flask：相比Django更轻量，适合快速部署机器学习模型
- PyTorch：提供灵活的模型定义和训练接口
- OpenCV：用于图像预处理
前端技术：
- HTML5 + CSS3：基础页面布局
- JavaScript + jQuery：实现动态交互
- Bootstrap：响应式设计适配多终端
数据库：
- SQLite：轻量级，适合小型项目
- Redis：缓存频繁访问的预测结果
2.2 系统模块设计
系统采用典型的三层架构：
code复制├── 表现层
│ ├── 用户界面
│ └── 管理界面
├── 业务逻辑层
│ ├── 图像预处理模块
│ ├── 模型推理模块
│ └── 结果处理模块
└── 数据访问层
├── 模型存储
└── 预测记录存储
3. 核心算法实现
3.1 卷积神经网络设计
基于ResNet34进行改进，主要调整包括：
- 输入层适配：
python复制self.conv1 = nn.Conv2d(3, 64, kernel_size=7, stride=2, padding=3, bias=False)
- 输出层修改：
python复制self.fc