深圳专业手机网站建设,官网推广方法有哪些,留学公司网站怎么做,国内最新新闻内容欢迎大家点赞、收藏、关注、评论啦 #xff0c;由于篇幅有限#xff0c;只展示了部分核心代码。 文章目录 一项目简介 二、功能三、系统四. 总结 一项目简介 项目简介
本系统是一个基于DjangoTensorflow的商品识别管理系统。通过深度学习技术#xff0c;实现商品的自动识别… 欢迎大家点赞、收藏、关注、评论啦 由于篇幅有限只展示了部分核心代码。 文章目录 一项目简介 二、功能三、系统四. 总结 一项目简介 项目简介
本系统是一个基于DjangoTensorflow的商品识别管理系统。通过深度学习技术实现商品的自动识别和分类为用户提供更加智能化、个性化的购物体验。
系统架构
前端采用Django框架的模板引擎实现用户界面和交互逻辑。前端主要负责展示商品信息、接收用户输入和提交请求。后端使用Django框架作为后端开发平台负责处理前端请求、数据库操作和深度学习模型训练与预测。后端使用Tensorflow作为深度学习框架实现商品图像的自动识别和分类。数据库采用关系型数据库如MySQL或PostgreSQL存储商品信息、用户数据和模型训练数据。
技术实现
图像预处理对上传的商品图像进行尺寸调整、归一化等预处理操作以便于模型训练和识别。卷积神经网络CNN使用CNN作为图像识别的主要模型通过大量的训练数据学习商品图像的特征实现自动识别和分类。模型训练与预测使用Tensorflow的深度学习框架实现模型的训练和预测功能。系统定期收集并处理大量商品图像数据训练并优化模型。当有新的商品图像上传时系统会调用训练好的模型进行识别和分类。服务器配置为了保证系统的稳定性和安全性需要配置高性能的服务器并采用负载均衡等技术确保系统的可扩展性和高可用性。
二、功能 环境Python3.9、Django4.1、Tensorflow2.11、PyCharm 简介深度学习之基于DjangoTensorflow商品识别管理系统(Web界面) 后台用户名admin 后台密码admin123
商品识别系统使用Python作为主要开发语言基于深度学习TensorFlow框架搭建卷积神经网络算法。并通过对数据集进行训练最后得到一个识别精度较高的模型。并基于Django框架开发网页端操作平台实现用户上传一张图片识别其名称。
三、系统 四. 总结 本系统是一个基于DjangoTensorflow的商品识别管理系统通过深度学习技术实现商品的自动识别和分类为用户提供更加智能化、个性化的购物体验。该系统具有广泛的应用前景和市场潜力值得进一步研究和推广。
