基于深度学习ResNet模型的商品识别方法设计.pdf
湖南商务职业技术学院毕业设计
目录
1引言1
1.1项目的需求1
1.2项目的目标和效果1
2相关技术与工具介绍2
2.1ResNet残差神经网络原理2
2.2深度学习Resnet模型介绍2
2.3模型分类介绍2
2.4Web框架技术（Flask）3
2.5开发环境与工具3
2.5.1Python简介3
2.5.2PyCharm开发工具的简介3
2.5.3第三方库简介4
2.5.4Tensorflow简介4
3方法设计与实现5
3.1数据集收集与预处理5
3.1.1数据集的获取5
3.1.2切分训练集与测试集6
3.1.3数据集的预处理和数据增强7
3.2深度学习模型选择与设计8
3.2.1深度学习Resnet模型优点以及缺点8
3.2.2网络结构与模型的构建8
3.3模型编译以及训练过程10
3.4保存的模型及展示12
3.5模型的评估12
4前端设计与实现13
4.1系统前端设计效果及展示分析13
5小结14
I
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参考资料15
II
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基于深度学习ResNet模型的商品识别方法设计
1引言
在人工智能的浪潮中，深度学习技术，特别是深度卷积神经网络（CNN），
已经在图像识别领域取得了显著进展。其中，残差网络（ResNet）以其独特的
残差学习机制，在训练深层次网络时表现出色，成为计算机视觉领域的重要工
具。商品识别，作为计算机视觉的一个重要应用，对于提升电子商务、零售管
理等领域的智能化水平具有重要意义。然而，由于商品种类繁多、外观差异大，
以及受到光照、角度等复杂因素的影响，商品识别技术面临着诸多挑战。为了
应对这些挑战，本文提出了一种基于深度学习ResNet模型的商品识别方法。该
方法利用ResNet模型强大的特征提取能力，实现对商品图像的准确识别。
1.1项目的需求
项目需要开发一个基于ResNet的深度学习模型，确保能够准确、快速地识
别出各种商品，无论商品种类、光照条件、拍摄角度如何变化，为了满足超市、
商场等场景下的实时需求，系统需要具有快速处理图像数据并返回识别结果的
能力。由于商品种类繁多且不断更新，系统需要能够处理并识别新商品，具备
良好的泛化能力，设计简洁直观的用户界面，方便用户操作，并能清晰展示识
别结果，确保在商品识别过程中处理的用户数据得到妥善保护，避免泄露和滥
用，保证系统能够长时间稳定运行，不受异常情况影响，为用户提供持续的服
务。
1.2项目的目标和效果
利用ResNet模型开发高效的商品识别系统，提高识别准确率。将系统应用
于零售场景，提升商品管理效率和用户体验。商品识别准确率显著提升，减少
误识别。系统能够实时处理图像，快速给出识别结果。适应不同商品和复杂环
境，具备强大泛化能力。为用户提供便捷、精准的购物信息。帮助商家实时监
控库存，优化管理。
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