基于深度学习的冰箱食材分类研究

本文针对工业应用中,冰箱食材数据集人工分类面临耗时长、经济成本高等问题采用深度学习的思想,利用经典深度神经网络框架实现自动化图像分类的目的。本文通过实验对比了几种经典的深度神经网络的性能,实验证明,基于深度学习的冰箱数据集自动化分类能高速、准确地实现图像分类,此外,基于残差网路的分类效果优于其他网络。本文的工作为深度学习到工业界的应用提供了思路和方法,具有很大的经济和社会意义。