《基于MobileNetV2神经网络的垃圾分类研究》为作者：和泽最新的研究成果，本论文的主要观点为随着我国城市化进程的加快和人民生活水平的提高，垃圾问题日趋严峻，环境也不容乐观。通过垃圾分类投放、资源回收再利用，可以有效地缓解该问题。然而，由于垃圾种类繁多，普通人容易出现分类投放错误。针对上述问题，提出了基于轻量型卷积神经网络MobileNetV2的垃圾分类模型，将预训练模型MobileNetV2在ImageNet数据集上提取的特征映射迁移到新的垃圾分类中，经过微调训练后得到MobileNetV2模型对40种垃圾图片的分类准确率为85。44%。实验表明，基于MobileNetV2网络的垃圾分类模型能够准确、快速地对生活垃圾进行分类，为下一步移动端的应用提供了理论与技术支持。现欲投不知是否符合录用要求，望您批评与指正。