关于python:商品识别系统Python基于深度学习卷积神经网络

43次阅读

共计 2188 个字符，预计需要花费 6 分钟才能阅读完成。

商品识别系统采纳了 Python、TensorFlow、ResNet50 算法以及 Django 等技术栈。其中，Python 作为次要的编程语言，它的清晰简洁的语法使得代码易于浏览和编写。TensorFlow 则是一个弱小的开源机器学习库，咱们的商品辨认模型就是基于此构建的。另外应用 ResNet50 算法，作为深度学习畛域的一种卷积神经网络，其深度为 50 层，有着十分弱小的特色学习和图像识别能力。咱们抉择 ResNet50 是因为它在许多视觉工作中都展现出了卓越的性能，尤其在物体和场景辨认上。最初，咱们应用了 Django 框架构建了用户敌对的网页端。Django 是一个基于 Python 的凋谢源代码的 Web 利用框架，简洁而弱小，非常适合咱们的我的项目。
商品识别系统以用户敌对性和高效性为主导，只须要用户在网页端上传一张商品图片，零碎就能疾速精确地辨认出商品的名称。这个性能为用户提供了极大的不便，尤其是在没有文字描述、或者无奈分明表述商品名称的状况下，用户能够通过简略的操作获取所需的信息。

视频 + 代码：https://www.yuque.com/ziwu/yygu3z/lrgel1shcg8uf25h

卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）是一种专门用来解决具备相似网格构造的数据的神经网络。这种网格构造的数据包含一维的工夫序列数据，以及二维的图片数据。
卷积层是深度学习中罕用的神经网络层，具备部分感知性、参数共享、稠密连贯和下采样等特点。它可能通过滑动一个小窗口在输出数据上进行卷积操作，捕获部分特色，缩小参数量，解决大规模输出数据，并联合池化层提取鲁棒特色。
全连贯层（Fully Connected Layer），也被称为密集连贯层或仿射层，是深度学习神经网络中常见的一种层类型。全连贯层的次要特点是每个神经元都与上一层的所有神经元相连接，也与下一层的所有神经元相连接。在全连贯层中，每个神经元都会接管到上一层的所有神经元的输出，并将其输入传递给下一层的所有神经元。这种全连贯的构造使得全连贯层可能解决输出数据的全局信息，从而对整体模式进行学习。例如，在图像分类工作中，全连贯层能够将图像中的各个地位的信息综合起来，学习到高级的特色示意。
池化层（Pooling Layer）是深度学习神经网络中罕用的一种层类型，用于缩小特色图的空间维度，提取鲁棒特色并升高模型的计算量。池化层通过将输出数据的部分区域进行聚合，例如取最大值（最大池化）或计算平均值（均匀池化），来缩小特色图的大小。这样能够提取出输出数据的次要特色并且具备肯定水平的平移不变性，同时缩小了后续层的参数数量，进步了模型的计算效率。
上面是一个应用 TensorFlow 构建卷积神经网络（CNN）的示例代码：

import tensorflow as tf

# 定义卷积神经网络模型
def cnn_model():
    model = tf.keras.Sequential()
    
    # 增加卷积层
    model.add(tf.keras.layers.Conv2D(32, (3, 3), activation='relu', input_shape=(28, 28, 1)))
    model.add(tf.keras.layers.MaxPooling2D((2, 2)))
    
    # 增加更多卷积层和池化层
    model.add(tf.keras.layers.Conv2D(64, (3, 3), activation='relu'))
    model.add(tf.keras.layers.MaxPooling2D((2, 2)))
    
    # 增加全连贯层
    model.add(tf.keras.layers.Flatten())
    model.add(tf.keras.layers.Dense(64, activation='relu'))
    model.add(tf.keras.layers.Dense(10, activation='softmax'))
    
    return model

# 创立 CNN 模型
model = cnn_model()

# 编译模型
model.compile(optimizer='adam',
              loss=tf.keras.losses.SparseCategoricalCrossentropy(),
              metrics=['accuracy'])

# 加载数据集
mnist = tf.keras.datasets.mnist
(x_train, y_train), (x_test, y_test) = mnist.load_data()

# 数据预处理
x_train = x_train.reshape(-1, 28, 28, 1) / 255.0
x_test = x_test.reshape(-1, 28, 28, 1) / 255.0

# 训练模型
model.fit(x_train, y_train, epochs=5, validation_data=(x_test, y_test))

上述代码中，首先定义了一个 cnn_model 函数来构建卷积神经网络模型。模型包含多个卷积层、池化层和全连贯层。而后，通过 model.compile 办法编译模型，指定优化器、损失函数和评估指标。接下来，加载 MNIST 数据集，并对输出数据进行预处理。最初，应用 model.fit 办法来训练模型，并在验证集上进行评估。

正文完