# 基于深度学习的商品识别系统的设计与实现

**Repository Path**: tree23/Design-and-Implementation-of-a-Deep-Learning-based-Merchandise-Recognition-System

## Basic Information

- **Project Name**: 基于深度学习的商品识别系统的设计与实现
- **Description**: 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。
- **Primary Language**: Unknown
- **License**: Not specified
- **Default Branch**: master
- **Homepage**: None
- **GVP Project**: No

## Statistics

- **Stars**: 0
- **Forks**: 4
- **Created**: 2025-05-29
- **Last Updated**: 2025-05-29

## Categories & Tags

**Categories**: Uncategorized

**Tags**: None

## README

# 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==2.6.0

tensorflow-estimator==2.8.0


#### 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

![输入图片说明](image.png)


#### 迁移学习

![输入图片说明](%E8%BF%81%E7%A7%BB%E5%AD%A6%E4%B9%A0.png)


#### 模型架构

![输入图片说明](%E6%A8%A1%E5%9E%8B%E6%9E%B6%E6%9E%84.png)



#### GUI界面

![输入图片说明](gui%E7%95%8C%E9%9D%A2.png)


#### 毕业论文

![输入图片说明](1715654757028.png)
![输入图片说明](1715654775287.png)