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题名基于卷积神经网络的食品图像识别
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作者
韩筠
罗泽钦
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机构
广东海洋大学数学与计算机学院
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出处
《科技创新导报》
2021年第3期104-107,共4页
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基金
广东省普通高校青年创新人才项目(项目编号:Q18285)。
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文摘
随着消费观念的升级,人们对饮食健康越来越重视,因此,食品图像识别成为众多领域研究的热点。针对传统食品图像识别方法提取特征能力差、准确率差等问题,采用Google团队发布的卷积神经网络模型——Inception_ResNet_V2模型对食品图像进行识别和分类,该模型曾经在图像分类测试中实现了当下最好的成绩。在Food-101数据集中随机选取10个分类共计10000张图片建立数据集Food-10,通过多层卷积神经网络提取图像特征,自动进行分类,并将其与来自K agg le库中的图像集做预测对比实验。结果表明,Incept ion_ResNet_V2模型能够较好地去除背景噪音,达到较好的识别效果,迭代次数为5000次时,Loss值降至0.0512,准确率可达到82.7%,为该模型用于食品图像识别提供有价值的参考。
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关键词
食品图像
卷积神经网络
Inception_ResNet_V2-CNN模型
图像识别
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Keywords
Food image
Convolutional neural network
Inception_ResNet_V2-CNN model
Image recognition
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分类号
TP183
[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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题名“5G网络+直播”背景下网络购物影响因子分析
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作者
罗泽钦
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机构
兰州财经大学会计学院
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出处
《技术与市场》
2022年第12期146-149,共4页
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文摘
5G网络技术的发展,极大地提高了电商直播的用户体验,增强了用户和主播之间的互动性,形成了“线上+线下”的虚拟融合,然而,在电商直播发展的过程中,仍存在着诸多问题。从电商直播自身的特点出发,应用扎根理论对电商直播场景下的消费者购物意愿进行深入探讨,帮助主播团队、电商平台及商家更为深入地了解消费者行为,为电商直播的未来发展提供建议。
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关键词
5G网络
电商直播
购物意愿
扎根理论
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分类号
G206
[文化科学—传播学]
F724.6
[经济管理—产业经济]
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