本次实验训练了多个用于垃圾图片分类识别的模型，采用迁移学习的方法选取性能较好的模型进行调优改进，最终的模型识别准确率在93%以上（30个epoch)；然后将训练好的模型部署在华为云上，生成API接口进行调用；最后设计了一个可视化程序调用API接口来进行展示，方便用户使用。

创新实验的详细记录 一，树莓派主轴图 请注意同轴有不同的编码方式，由于我主要用的C语言，所以用的WiringPi库，故应该使用WiringPi下的编码。 二，图像识别部分 1-实现思路概述 谈到图像识别，首先想到的肯定是深度学习，但是我并不会，只懂个其中的皮毛，同时考虑到树莓派算力有限，跑神经网络可能有一定难度（未考证），因此采用了一种更为简单的解决方案：采用提供的图像识别同时接口配合提供的垃圾分类查询接口实现图像识别并分类。因此这部分的功能就是读入一张垃圾的图片，输出它属于什么垃圾。 2-