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《------往期经典推荐------》
项目名称
1.【SE-Net模型实现猴痘病识别】
2.【卫星图像道路检测DeepLabV3Plus模型】
3.【GAN模型实现二次元头像生成】
4.【CNN模型实现mnist手写数字识别】
5.【fasterRCNN模型实现飞机类目标检测】
6.【CNN-LSTM住宅用电量预测】
7.【VGG16模型实现新冠肺炎图片多分类】
8.【AlexNet模型实现鸟类识别】
9.【DIN模型实现推荐算法】
10.【FiBiNET模型实现推荐算法】
11.【钢板表面缺陷检测基于HRNET模型】
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1. 项目简介
本项目的目标是基于MobileViT模型实现垃圾分类，旨在开发一种轻量化、性能优越的图像分类解决方案，能够在资源有限的移动设备上高效运行。随着全球对环境保护意识的提高，垃圾分类作为一项重要的环保措施逐渐普及，而准确的垃圾分类可以有效提高资源的回收利用率，减少环境污染。在此背景下，本项目通过结合深度学习技术，采用MobileViT（Mobile Vision Transformer）模型进行垃圾图片的分类任务。MobileViT是一种将卷积神经网络（