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用深度学习做自动垃圾分类是否可行

如果成本不高，综合社会和经济成本，低于现有号召民众自觉分类的模式，当然可以考虑深度学习自动分类

■网友
如果仅从可行性上分析，很大程度上是时间和成本的问题。或许对于成本问题会有疑惑。其实，我们很大程度上只是看到了最终分类结果的成本，深度学习只需要简单的传送带、电脑和流水线即可，而其他设备价格昂贵。如果将整个研发、实现、构建系统都包括起来，未必会比其他分类设备便宜。虽然有人可能会说开发完了，系统搭建好了，那不是价格就下来了。可是你是否想过，当一个设备被商用时，其研发所带来的成本能够全部让利给消费者吗？虽然我无法估计最终的成本，并进行定量比较，但是这里我只是提出这样一个思路，帮助更多的人进行深入探讨。上面是简单的与其他设备的比较。接下来再来讨论深度学习分类问题。深度学习是基于人的视觉系统提出的，通过多层神经网络的特征提取，最终得到能够体现物体本质的表达。简单来讲，你看到一样物体，形成一张图像，接着大脑中的前几层神经网络会提取出这张图像中的颜色、亮度、形状、大小等各种信息，然后后几层神经网络对这些信息再进行处理合并，这样通过多层网络，此物体区别与其他物体的特征信息就被提取出来了。深度学习一般需要大量的训练样本，即需要给电脑看很多张这个物体的图像，不同角度不同大小不同亮度等，当看了很多图像之后，电脑就能够从其他物体中区分出来，也就是训练完成。这是神经网络的简单解释，有错误的地方，欢迎提出来~那么再来看看垃圾分类中使用深度学习。题主也提到了深度学习的缺点，即其分类的依据是可视的，而非可测量的。已有的分类设备都是通过物理特征对垃圾进行分类，包括磁性、重力等。这些物理属性都是可衡量的，而深度学习是无法定量分析的。两个形状、色彩、大小等各个可视属性相近的物体，即便是人也无法通过观察立即判断。这种情况下，人一般的行为就是去触摸物理，掂量物体，即借助其他感官进行全面分析。而深度学习仅仅是基于可视分析，无法感知其他物理信息，所以在分类时存在较大局限性。题主也提到了物体需要一个个进入分类器进行分类。其实这个过程已经增加了垃圾分类的成本了。像现在使用的垃圾分类设备中，虽然我不是很了解，但是从简单理解来看，磁选是通过磁性进行分类，那么在分类过程中，寻找磁性物质无需过多的将垃圾分散，就能将磁性物质筛选出来。而使用深度学习，则需要将垃圾一个个分开来，这里的成本较大，且对分离设备要求也较高，较容易出现垃圾粘连的问题。所以，仅仅从可行性上分析，投入足够多的时间成本、人力成本、财物成本，用深度学习实现垃圾分类还是可行的。但是，与现有的垃圾分类方法而言，感觉整体意义并不太大，不过可以辅助其他自动分类方法，实现垃圾细分。以上仅仅是我的个人想法，有错误的地方欢迎提出来~
■网友
对于垃圾分类，我觉得需要其他传感器的支持，获取的数据表达的含义并不一定能等同于视觉之于大脑。我觉得，深度学习只是提供了一种对人脑视觉的认知模型，并不是万能，具体问题还要做具体分析。
■网友
【用深度学习做自动垃圾分类是否可行】 需要多传感器，另外要考虑合适的场景。通用的分类不太现实


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