【摘 要】
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目前我国对于智能化垃圾分类回收仍处于完善推广阶段。文中应用重构优化后的YOLOv5神经网络模型，搭配YOLOv5.s权重，Tensor RT加速等手段能取得良好的智能垃圾分类识别效果，在其自建数据集准确率达95.23%以上，移动端部署识别速度达120 fps以上，同时搭配多级分类机构和物联网云平台等手段，能较好地实现智能垃圾分类系统社区化部署。有望解决日常生活中生活垃圾的自动分类问题，进一步缓解了
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目前我国对于智能化垃圾分类回收仍处于完善推广阶段。文中应用重构优化后的YOLOv5神经网络模型，搭配YOLOv5.s权重，Tensor RT加速等手段能取得良好的智能垃圾分类识别效果，在其自建数据集准确率达95.23%以上，移动端部署识别速度达120 fps以上，同时搭配多级分类机构和物联网云平台等手段，能较好地实现智能垃圾分类系统社区化部署。有望解决日常生活中生活垃圾的自动分类问题，进一步缓解了日益增加的垃圾种类多、分类困难的问题，促进了垃圾分类的普及。
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