一个垃圾分类项目带你玩转飞桨(2)

接上文《一个垃圾分类项目带你玩转飞桨(1)》：基于PaddleClas实现垃圾分类，导出inference模型利用PaddleHub Serving 进行服务化部署,并利用PYQT5实现可视化。

本文同以垃圾分类为项目基点，采用PaddleX『飞桨』深度学习全流程开发工具，基于Yolov3-DarkNet53模型，实现多目标垃圾分类检测。并基于EdgeBoard边缘部署设备对模型进行落地部署，从而加快垃圾分类效率，助力社会环保。

基于PaddleX实现垃圾检测

随着垃圾分类政策的深入落地，现如今，垃圾分类相关产品如雨后春笋拔地而起。然如今垃圾分类产品，多采用计算机视觉中的图像分类技术对垃圾进行识别分类，此方案虽能较为准确的识别垃圾种类，但其受限于技术本身，其识别图像为保证识别准确率只能存在于一种垃圾，即：用户在使用此产品时，只能在本次识别过程中在识别区放置一种垃圾。故而此方案极大地阻碍了垃圾分类效率的提升。而采用目标检测技术能够有效解决此问题，加速垃圾分类效率，真正助力垃圾分类政策的深入落地，向社会普及垃圾分类知识。

PaddleX相关介绍

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