在我之前的博文中也写过一篇关于垃圾识别的文章，主要是基于tensorflow和keras实现的，数据集是一个比赛提供的，有40个细分的子类别，最近是在学习PyTorch框架，实践做项目的过程中就想拿垃圾识别的数据集再开发垃圾识别模型。

原文在这里，如下所示：

 这里主要是希望基于PyTorch框架开发实现这套系统，先看下整体效果：

整体项目文件结构目录如下所示：

 项目中各文件详情如下所示：

文名称	文件说明
data/	数据集目录
results/	结果目录
utils/	组件目录
weights/	权重目录
config.py	配置模块
evaluation.py	评估模块
gui.gif	界面操作
guiAPP.py	界面模块
mobilenet.py	轻量级模型模块
models.py	实例化模块
train.py	训练模块
test.txt	测试集
train.txt	训练集
启动.bat	双击即可启动界面的bat脚本
演示.mp4	系统演示视频

数据集详情如下所示：
FoodWaste：

 HarmfulWaste：

 OtherWaste：

 RecyclableWaste：

 为了使推理过程可视化开发了对应的界面模块，整体操作示意如下所示：

 为了评估模型的整体性能，对其进行了评估测试，如下所示：

 可以看到：模型在各个类别上的识别效果都是很不错的。