基于轻量型卷积神经网络的菜品图像识别

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使用卷积神经网络分析研究识别菜品,能够帮助人们了解食物,根据不同的需求选择适合的菜品;同时也能被使用在自助餐厅结算系统中,提高结算效率。由于卷积神经网络有大量的卷积计算,大量参数致使卷积模型体积庞大,不利于将模型嵌入移动设备中,因此设计了一种轻量型卷积神经网络MobileNetV2-pro分类菜品。通过引入通道混洗、注意力机制提高网络的检测能力;利用随机擦除等图像预处理技术对菜品图像进行处理,提高系统的泛化能力。实验结果表明,该新结构网络能显著提高菜品分类准确率。
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