基于深度学习的商品识别下载

[weixin_39821526]

近年来，随着电子商务的蓬勃发展和人工智能技术的不断进步，构建高效的商品识别系统已成为零售行业提升服务水平和运营效率的关键技术。商品识别作为提高购物体验和库存管理效率的重要环节，通过对商品图像的准确分类和识别，能够为零售商提供实时的库存信息和为消费者提供便捷的购物辅助。为了实现商品图像的自动化识别，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。本文还基于PyQt5开发了一款用户友好的商品识别系统界面，提供直观的操作流程和结果展示，支持实时商品图像识别及结果可视化，极大地方便了零售人员和消费者的使用。 , 相关下载链接：https://download.csdn.net/download/qq_42492056/89306385?utm_source=bbsseo