Мы установили DarkNet и YOLO и получили предварительные результаты классификации изображений отходов. Мы использовали Darknet, фреймворк нейронной сети с открытым исходным кодом, написанный на C и YOLO (вы смотрите только один раз), который представляет собой систему обнаружения объектов в реальном времени, использующую Darknet. Мы решили использовать YOLO, потому что он быстрее, чем большинство его конкурентов, и обеспечивает адекватные предварительно обученные веса. Мы использовали предварительно обученную глубокую нейронную сеть для классификации объектов и получения базовых результатов. В будущем мы создадим собственные наборы данных для переобучения YOLO и повышения производительности. Как вы можете видеть ниже, нейронная сеть правильно классифицировала изображения с бутылками и чашками, но с трудом классифицировала картонную коробку и бумажное полотенце.
