基于MobileNetv2的垃圾分类
主要介绍垃圾分类代码开发的方法。通过读取本地图像数据作为输入，对图像中的垃圾物体进行检测，并且将检测结果图片保存到文件中。
1、实验目的
- 了解熟悉垃圾分类应用代码的编写（Python语言）；
- 了解Linux操作系统的基本使用；
- 掌握atc命令进行模型转换的基本操作。
2、MobileNetv2模型原理介绍
MobileNet网络是由Google团队于2017年提出的专注于移动端、嵌入式或IoT设备的轻量级CNN网络，相比于传统的卷积神经网络，MobileNet网络使用深度可分离卷积（Depthwise Separable Convolution）的思想在准确率小幅度降低的前提下，大大减小了模型参数与运算量。并引入宽度系数 α和分辨率系数 β使模型满足不同应用场景的需求。
由于MobileNet网络中Relu激活函数处理低维特征信息时会存在大量的丢失，所以MobileNetV2网络提出使用倒残差结构（Inverted residual block）和Linear Bottlenecks来设计网络，以提高模型的准确率，且优化后的模型更小。
图中Inverted residual block结构是先使用1x1卷积进行升维，然后使用3x3的DepthWise卷积，最后使用1x1的卷积进行降维，与Residual block结构相反。Residual block是先使用1x1的卷积进行降维，然后使用3x3的卷积，最后使用1x1的卷积进行升维。
- 说明： 详细内容可参见MobileNetV2论文
3、实验环境
本案例支持win_x86和Linux系统，CPU/GPU/Ascend均可运行。
python环境如下：
Python 3.9.19
pip install -i https://pypi.mirrors.ustc.edu.cn/simple mindspore==2.2.14所需python环境依赖如下：
Package Version
------------------------------ --------------
absl-py 2.1.0
aiofiles 22.1.0
aiosqlite 0.20.0
altair 5.3.0
annotated-types 0.7.0
anyio 4.4.0
argon2-cffi 23.1.0
argon2-cffi-bindings 21.2.0
arrow 1.3.0
astroid 3.2.2
asttokens 2.0.5
astunparse 1.6.3
attrs 23.2.0
auto-tune 0.1.0
autopep8 1.5.5
Babel 2.15.0
backcall 0.2.0
beautifulsoup4 4.12.3
black 24.4.2
bleach 6.1.0
certifi 2024.6.2
cffi 1.16.0
charset-normalizer 3.3.2
click 8.1.7
cloudpickle 3.0.0
colorama 0.4.6
comm 0.2.1
contextlib2 21.6.0
contourpy 1.2.1
cycler 0.12.1
dataflow 0.0.1
debugpy 1.6.7
decorator 5.1.1
defusedxml 0.7.1
dill 0.3.8
dnspython 2.6.1
download 0.3.5
easydict 1.13
email_validator 2.2.0
entrypoints 0.4
exceptiongroup 1.2.0
executing 0.8.3
fastapi 0.111.0
fastapi-cli 0.0.4
fastjsonschema 2.20.0
ffmpy 0.3.2
filelock 3.15.3
flake8 3.8.4
fonttools 4.53.0
fqdn 1.5.1
fsspec 2024.6.0
gitdb 4.0.11
GitPython 3.1.43
gradio 4.26.0
gradio_client 0.15.1
h11 0.14.0
hccl 0.1.0
hccl-parser 0.1
httpcore 1.0.5
httptools 0.6.1
httpx 0.27.0
huggingface-hub 0.23.4
idna 3.7
importlib-metadata 7.0.1
importlib_resources 6.4.0
iniconfig 2.0.0
ipykernel 6.28.0
ipympl 0.9.4
ipython 8.15.0
ipython-genutils 0.2.0
ipywidgets 8.1.3
isoduration 20.11.0
isort 5.13.2
jedi 0.17.2
Jinja2 3.1.4
joblib 1.4.2
json5 0.9.25
jsonpointer 3.0.0
jsonschema 4.22.0
jsonschema-specifications 2023.12.1
jupyter_client 7.4.9
jupyter_core 5.7.2
jupyter-events 0.10.0
jupyter-lsp 2.2.5
jupyter-resource-usage 0.7.2
jupyter_server 2.14.1
jupyter_server_fileid 0.9.2
jupyter-server-mathjax 0.2.6
jupyter_server_terminals 0.5.3
jupyter_server_ydoc 0.8.0
jupyter-ydoc 0.2.5
jupyterlab 3.6.7
jupyterlab_code_formatter 2.2.1
jupyterlab_git 0.50.1
jupyterlab-language-pack-zh-CN 4.2.post1
jupyterlab-lsp 4.3.0
jupyterlab_pygments 0.3.0
jupyterlab_server 2.27.2
jupyterlab-system-monitor 0.8.0
jupyterlab-topbar 0.6.1
jupyterlab_widgets 3.0.11
kiwisolver 1.4.5
markdown-it-py 3.0.0
MarkupSafe 2.1.5
matplotlib 3.9.0
matplotlib-inline 0.1.6
mccabe 0.6.1
mdurl 0.1.2
mindspore 2.2.14
mindvision 0.1.0
mistune 3.0.2
ml_collections 0.1.1
mpmath 1.3.0
msadvisor 1.0.0
mypy-extensions 1.0.0
nbclassic 1.1.0
nbclient 0.10.0
nbconvert 7.16.4
nbdime 4.0.1
nbformat 5.10.4
nest-asyncio 1.6.0
notebook 6.5.7
notebook_shim 0.2.4
numpy 1.26.4
op-compile-tool 0.1.0
op-gen 0.1
op-test-frame 0.1
opc-tool 0.1.0
opencv-contrib-python-headless 4.10.0.84
opencv-python 4.10.0.84
opencv-python-headless 4.10.0.84
orjson 3.10.5
overrides 7.7.0
packaging 23.2
pandas 2.2.2
pandocfilters 1.5.1
parso 0.7.1
pathlib2 2.3.7.post1
pathspec 0.12.1
pexpect 4.8.0
pickleshare 0.7.5
pillow 10.3.0
pip 24.1
platformdirs 4.2.2
pluggy 1.5.0
prometheus_client 0.20.0
prompt-toolkit 3.0.43
protobuf 5.27.1
psutil 5.9.0
ptyprocess 0.7.0
pure-eval 0.2.2
pycodestyle 2.6.0
pycparser 2.22
pydantic 2.7.4
pydantic_core 2.18.4
pydocstyle 6.3.0
pydub 0.25.1
pyflakes 2.2.0
Pygments 2.15.1
pylint 3.2.3
pyparsing 3.1.2
pytest 8.0.0
python-dateutil 2.9.0.post0
python-dotenv 1.0.1
python-json-logger 2.0.7
python-jsonrpc-server 0
