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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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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。
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利用基于pytorch的卷积神经网络识别是否为奥特曼的项目
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