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VIT / 基于深度学习的商品识别系统的设计与实现

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基于深度学习的商品识别系统的设计与实现

(代码运行等问题请及时联系我:vx: 15234405680 qq:869114539 )

环境准备

pandas==1.3.5

Pillow==9.5.0

PyQt5==5.15.7

scikit-learn==0.24.1

tensorflow==2.3.0

tensorflow-estimator==2.3.0

软件架构

1.采用迁移学习方法完成模型训练,包括单模型和模型融合 2.基于pyqt5的分类识别gui(简易)

数据说明

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迁移学习

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模型架构

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GUI界面

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毕业论文

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简介

本文利用公开可用的电子商务平台数据集以及自行采集的商品图像,创建了一个商品识别图像分类数据集,并在Tensorflow框架下进行数据增强处理。基于特征融合方式提出MobileNetV2-DenseNet121双模型结构,与Vgg16、MobileNetV2、DenseNet121模型对比实验,从四个评价指标验证,本文所提方法识别精度有不同程度提升。 展开 收起
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https://gitee.com/VIT19980106/Design-and-Implementation-of-a-Deep-Learning-based-Merchandise-Recognition-System.git
git@gitee.com:VIT19980106/Design-and-Implementation-of-a-Deep-Learning-based-Merchandise-Recognition-System.git
VIT19980106
Design-and-Implementation-of-a-Deep-Learning-based-Merchandise-Recognition-System
基于深度学习的商品识别系统的设计与实现
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