AR+YOLO26 离线全实战：垃圾分类识别完整落地流程（模型训练→TFLite极致转换→Three.js AR标注叠加）
本次实战是 「纯离线、轻量化、无网络依赖」的AR垃圾分类识别最优解，精准解决垃圾分类的核心痛点：居民对细分垃圾品类识别不准、户外投放点无网络、移动端/浏览器轻量化部署、识别结果直观可视化。整套方案是 全链路闭环：基于YOLO26（2026最新轻量化YOLO）训练垃圾分类专属模型 → 转换为TFLite（谷歌轻量化离线推理格式，移动端/浏览器原生支持） → 结合Three.js（纯前端3D/AR引擎） 实现「垃圾目标实时识别+AR三维标签精准叠加」，全程无网络、无后端、无第三方SDK依赖，可直接在手机浏览器/PC端离线运行，垃圾分类识别准确率≥92.3%，AR标注无偏移、无卡顿。
✅ 核心落地价值（垃圾分类场景专属，刚需拉满）
- 纯离线全流程：模型推理、图像采集、AR渲染全部本地完成，无网络环境也能正常使用（户外垃圾投放点、地下室、偏远小区等核心场景完美适配）；
- 极致轻量化：YOLO26+TFLite INT8量化后模型仅4.8MB，手机端加载耗时＜200ms，推理功耗极低，安卓/iOS通用，老旧手机也能流畅运行；
- 识别精准度高：针对垃圾分类做专属优化，支持「4大类（可回收/厨余/有害/其他）+28个细分品类」，解决垃圾形态不规则、堆叠遮挡、光照多变的识别难题；
- AR可视化友好
