基于深度残差收缩网络的商品图像识别

摘要

为了降低噪声信息的干扰及提高商品图像识别的准确率,提出了基于深度残差收缩网络的商品图像识别模型.该模型在深度残差网络的基础上融入软阈值函数及注意力机制,软阈值函数将注意力机制注意到的不重要的特征置为0,从而降低噪声信息的干扰,提高图像识别的准确率.实验首先通过爬虫方式获取了包含了51种商品的数据集,并且对该数据集通过图像翻转以及对图像加噪等操作,形成具有44066张图像的商品数据库.然后将深度残差收缩网络与深度残差网络、SENet算法模型对数据进行训练对比,同时对部分商品图像进行了测试.实验结果表明,深度残差收缩网络不仅可以提高商品图像识别准确率,同时还提高了模型的运行速度.