作品介绍：基于机器学习的智能垃圾分类系统
本项目旨在通过深度学习技术实现高效、准确的垃圾分类识别，助力环保事业。系统基于卷积神经网络（CNN）架构，结合数据增强和迁移学习技术，实现了对生活垃圾的自动分类识别。
作品功能：
图像识别与分类：系统通过CNN模型对垃圾图像进行实时识别，支持将垃圾分为可回收物、有害垃圾、厨余垃圾和其他垃圾四大类。
数据预处理与增强：对垃圾图像进行归一化、随机裁剪、旋转、翻转等操作，增强模型的泛化能力。
迁移学习优化：利用预训练模型进行迁移学习，通过调整全连接层实现对垃圾分类任务的高效适配。
用户交互与反馈：系统配备可视化界面，实时显示分类结果，并支持用户反馈，进一步优化模型性能。

我的角色与贡献：
在项目中，我担任核心开发工程师，负责以下关键任务：
模型设计与优化：主导CNN模型的设计与优化，通过调整卷积层、全连接层结构，结合L2正则化和Dropout技术，显著提升模型的准确率。
数据处理与增强：负责垃圾图像数据的预处理，包括归一化、随机变换等操作，通过数据增强技术提升模型的鲁棒性。
迁移学习应用：引入预训练模型，通过迁移学习快速适配垃圾分类任务，减少训练时间和计算资源消耗。
系统集成与测试：负责将模型与前端界面集成，优化系统响应速度，确保在实际场景中的高效运行。
性能评估与调优：通过交叉验证和模型性能评估，持续优化模型参数，确保系统在不同环境下的稳定性和准确性。
通过本项目，我不仅在深度学习模型设计、数据处理和系统集成方面积累了丰富经验，还成功将机器学习技术应用于实际环保场景，为智能垃圾分类提供了高效解决方案。