基于深度学习的日用陶瓷类型识别方法

摘要

本发明属于计算机视觉目标识别计算领域，涉及一种基于深度学习的日用陶瓷类型识别方法，包括：1）在自然光下采用不同角度对日用陶瓷进行拍摄，获取日用陶瓷图像数据集；2）将日用陶瓷图像数据集使用图像标注工具进行标注，并将标注后的日用陶瓷图像数据集中的每类图像随机分成训练集和测试集；3）搭建深度学习网络YOLOv3‑M3模型；4）采用深度学习网络YOLOv3‑M3模型对训练集进行训练，获取日用陶瓷类型识别网络模型；5）用日用陶瓷类型识别网络模型对测试集进行识别测试，获取识别结果。本发明可提高识别的精准度和检测速度、具有良好的可行性和优越性的优点。