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摘 要:隨著人工智能和計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)的快速發(fā)展,圖像識(shí)別在許多領(lǐng)域中變得尤為重要,而中餐食物的復(fù)雜性和多樣性給圖像分類(lèi)帶來(lái)了巨大挑戰(zhàn)。ResNet因其高效信息傳遞能力,在多個(gè)領(lǐng)域有廣泛應(yīng)用?,F(xiàn)有的ResNet結(jié)構(gòu)在處理中餐食物圖像時(shí),可能無(wú)法充分應(yīng)對(duì)其獨(dú)有的特征和復(fù)雜性。通過(guò)在統(tǒng)一條件下對(duì)ResNet結(jié)構(gòu)進(jìn)行研究,訓(xùn)練和比較不同的ResNet結(jié)構(gòu),選出最適合中餐食物圖像識(shí)別的模型,并進(jìn)一步優(yōu)化網(wǎng)絡(luò)性能。(剩余8458字)
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一種適用于中餐食物圖像識(shí)別的ResNet網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)
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