如Intel i或以上級別。

般推薦GB或更高。

NVIDIA GeForce GTX 或更高。這是因為許多深度學(xué)習(xí)算法依賴于GPU進(jìn)行加速。

建議使用SSD固態(tài)硬盤，因為它們提供更快的數(shù)據(jù)讀寫速度。

使用攝像頭或者其他設(shè)備收集垃圾圖片。

利用深度學(xué)習(xí)等技術(shù)對圖片中的垃圾進(jìn)行分類。

將分類結(jié)果反饋給用戶或者系統(tǒng)，指導(dǎo)用戶的垃圾分類行為，或者優(yōu)化系統(tǒng)的垃圾處理流程。

物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備通常資源有限，因此可能更高效的算法和更低端的硬件配置。物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備往往實時處理數(shù)據(jù)，因此考慮到算法的運(yùn)行速度。

在這個行業(yè)中，圖像識別主要用來識別和追蹤舞臺上的物體和人物。這可能高精度的定位和跟蹤能力，以及能夠?qū)崟r處理視頻的能力。

在這個行業(yè)中，圖像識別用于人臉識別、皮膚分析等功能。這高質(zhì)量的圖像處理能力和對人體特征的理解。