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基于CNN的服飾類實(shí)體門店商品識別方法的應(yīng)用研究

發(fā)布時(shí)間:2024-03-27 04:03
  伴隨著電子商務(wù)領(lǐng)域的不斷發(fā)展,傳統(tǒng)的實(shí)體門店面臨著巨大的挑戰(zhàn)。相較于以淘寶、京東等為代表的國內(nèi)大型電商平臺,基于實(shí)體門店的傳統(tǒng)零售行業(yè)的主要劣勢之一在于各方面較高的成本,這些成本涵蓋地租、運(yùn)營、人工、物流等多個(gè)方面。服飾商品具有季節(jié)性、時(shí)效性的特性,許多品牌的服飾更新?lián)Q代非?烨移奉惐姸,每季度、每月甚至每周都會推出新的服飾,這便給服飾類實(shí)體門店人工進(jìn)行商品清點(diǎn)帶來了困難。近年來,基于CNN的圖像識別技術(shù)被廣泛運(yùn)用于各種商品識別場景中,但其應(yīng)用領(lǐng)域主要集中在電商平臺的商品圖像識別以及便利店、超市等雜貨類零售實(shí)體門店的無人結(jié)算,針對服飾類實(shí)體門店的研究與應(yīng)用較少。本文以運(yùn)動(dòng)服飾品牌“李寧”的實(shí)體門店為基礎(chǔ),以作為門店主要商品的鞋、上衣商品為例,針對服飾類商品的獨(dú)特特征,對基于CNN的商品識別方法在服飾類實(shí)體門店中的應(yīng)用進(jìn)行深入研究,構(gòu)建出一套專門適用于服飾類實(shí)體門店的商品識別方法,輔助店員進(jìn)行商品清點(diǎn),實(shí)現(xiàn)商品清點(diǎn)自動(dòng)化,提升商品管理效率。針對服飾類實(shí)體門店的商品識別,本研究的主要內(nèi)容包括:(1)構(gòu)建出一套專門用于服飾類商品圖像數(shù)據(jù)采集的方法,建立數(shù)據(jù)采集貨架進(jìn)行基礎(chǔ)訓(xùn)練數(shù)據(jù)的采集,每個(gè)...

【文章頁數(shù)】:76 頁

【學(xué)位級別】:碩士

【部分圖文】:

圖2-1?M-P神經(jīng)元模型??其中,x1(x21?為該神經(jīng)元從上一層的n個(gè)神經(jīng)元接收的輸入信號,??w,?w,為i經(jīng)經(jīng)的,表經(jīng)連的強(qiáng),??

圖2-1?M-P神經(jīng)元模型??其中,x1(x21?為該神經(jīng)元從上一層的n個(gè)神經(jīng)元接收的輸入信號,??w,?w,為i經(jīng)經(jīng)的,表經(jīng)連的強(qiáng),??

?基于CNN的服飾類實(shí)體門店商品識別方法的應(yīng)用研究???2商品識別方法的原理介紹??2.1基于CNN的圖像分類原理介紹??2.1.1人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)??1.M-P神經(jīng)元模型??1943年,美國心理學(xué)家McCulloch和數(shù)學(xué)家Pitts參考生物神經(jīng)元結(jié)構(gòu),提??出了一種簡易人工神經(jīng)元....


圖2-2全連接神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)示意圖??11??

圖2-2全連接神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)示意圖??11??

?2商品識別方法的原理介紹???2.感知機(jī)??1957年,就職于Cornell航空實(shí)驗(yàn)室的Rosenblatt提出了感知機(jī)(Perceptron),??該模型是一種簡單的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),能夠執(zhí)行線性二分類任務(wù)網(wǎng)。設(shè)輸入空間??為j?S?i?'輸出空間y?=?(+?1,?-?1}表示....


圖2-3卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本結(jié)構(gòu)??卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNN)是一種以卷積層為基本單元的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),其基??

圖2-3卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本結(jié)構(gòu)??卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNN)是一種以卷積層為基本單元的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),其基??

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圖2-4局部感受野與局部連接??雖然通過局部連接減少了參數(shù)量,但對于模型訓(xùn)練來說,在盡可能維持預(yù)??測精度的情況下參數(shù)越少越好

圖2-4局部感受野與局部連接??雖然通過局部連接減少了參數(shù)量,但對于模型訓(xùn)練來說,在盡可能維持預(yù)??測精度的情況下參數(shù)越少越好

局部連接,F(xiàn)討??論局部連接減少參數(shù)量的效果:設(shè)輸入層節(jié)點(diǎn)數(shù)為丨|/丨丨,輸出層節(jié)點(diǎn)數(shù)為丨L/1I,??卷積核大小為/cxfc,采用全連接方式的參數(shù)量為||/丨丨X||;丨丨,采用局部連接方式??則的參數(shù)量為/CX/CX?||/丨丨,其中/C一般取值較小,如1、3、5,于是有/c....



本文編號:3940163

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