1. 项目采用FasterRCNN模型，并利用Restnet50提取特征，通过RPN网络预测图片中的候选区域，从而实现对生活垃圾的智能分类。2. 项目运行环境包括硬件环境和Python环境，其中FasterRCNN的训练对计算资源有较高要求，需要使用内存较大的GPU进行训练。本项目使用华为云提供的GPU Tesla P100进行模型训练，相关链接为https://www.hwtelcloud.com/products/mts。3. 项目包括数据预处理、数据加载、模型构建、模型保存及训练、模型加载及调用等5个模块。数据的下载地址为https://pan.baidu.com/s/1ZAbzYMLv0fcLFJsu64u0iw，提取码为yba3。4. 准确率评估包括模型整体的准确率以及各个分类别的准确率。整体准确率为0.840，表现良好。其中面包、菜根和瓜子壳的分类准确率稍低。