Instructions to use LeNhan18/ClassifyGarbageEfficientNetB2 with libraries, inference providers, notebooks, and local apps. Follow these links to get started.
- Libraries
- Keras
How to use LeNhan18/ClassifyGarbageEfficientNetB2 with Keras:
# !pip install -U keras tensorflow huggingface_hub # Keras needs TensorFlow installed to read "hf://" paths, so the tensorflow backend is selected here; # "jax" and "torch" also work for computation once TensorFlow is installed. import os os.environ["KERAS_BACKEND"] = "tensorflow" import keras model = keras.saving.load_model("hf://LeNhan18/ClassifyGarbageEfficientNetB2") - Notebooks
- Google Colab
- Kaggle
YAML Metadata Warning:empty or missing yaml metadata in repo card
Check out the documentation for more information.
- Model 1: Binary Classification (Phân loại cấp độ 1) Model này đóng vai trò "người gác cổng", xác định tính chất cơ bản của rác.
Recyclable (Rác tái chế): Các loại vật liệu có thể đưa vào dây chuyền sản xuất mới.
Non-Recyclable (Rác không tái chế): Rác hữu cơ, rác thải nguy hại hoặc rác còn sót lại không thể tái chế.
- Model 2A: Recyclable Categories (Chi tiết rác Tái Chế) Khi Model 1 xác định là "Recyclable", Model 2A sẽ chạy để phân loại cụ thể:
Plastic (Nhựa): Chai nước (PET), túi nilon (HDPE), hộp nhựa.
Paper/Cardboard (Giấy/Cát-tông): Thùng giấy, giấy báo, tạp chí.
Metal (Kim loại): Lon nước ngọt (nhôm), lon đồ hộp (sắt).
Glass (Thủy tinh): Chai lọ thủy tinh (thường được tách riêng vì dễ vỡ).
- Model 2B: Non-Recyclable Categories (Chi tiết rác Không Tái Chế) Khi Model 1 xác định là "Non-Recyclable", Model 2B sẽ xác định:
Organic/Food Waste (Rác hữu cơ): Thức ăn thừa, vỏ trái cây, rau củ.
Residual/General Waste (Rác thải còn lại): Đầu lọc thuốc lá, khăn giấy bẩn, tã bỉm.
Hazardous (Nguy hại ): Pin, bóng đèn huỳnh quang, vỏ chai thuốc bảo vệ thực vật.
last/best.pt model YOLOv8 detect
- Downloads last month
- 12