商品图像识别是什么?商品图像识别就是通过机器对商品的图像进行识别来辨别商品的种类和数量，
那么如何用机器来进行商品图像识别呢?
就目前来说，深度学习是最有可能让机器实现“看”的能力的技术。简单地说，深度学习就是一种机器学习框架，通过模仿人类的神经元系统，为计算机提供自主学习能力。因此，计算机可以准确识别图片中的内容，而无需根据指令安装手动编码的软件——但它需要大量数据才能完成识别。
因此，全世界都在致力于开发大量数据，其中最典型的例子就是ImageNet和PASCAL数据集。经过多年的努力，这些庞大且免费的数据集包含数百万张图像，每张图像都标记有图像内容相关的关键字
1. ImageNet：由普林斯顿大学的研究人员于2009年创建，这个可视化数据集拥有从Flickr等搜索引擎收集的超过1400万个URL图像。在数据集创建过程中，工作人员和志愿者对提交的图片进行了详细地注释，并将其分类为约1000个对象类。
2. PASCAL：PASCAL由欧盟国家各大学联合创建，与ImageNet数据集相比，PASCAL相形见绌 —— 仅有20个对象类，共20,000个训练图像。
正如您可能已经从两者在类数量上的巨大差异中猜到的那样，PASCAL的分类更具通用性。相反，ImageNet注重图像识别技术发展一个关键特征：类间差异性——机器能够识别两张包含同一物种或物体的不同类型的图像，因此图像被分在不同的类别中。例如，虽然同一图片在PASCAL中仅属于“狗”这一类别，但它在ImageNet中可能被分类为“柯基犬”，“牧羊犬”或“哈巴狗”等类。
所以在未来商品图像识别的路还要再走一段路才能成长起来，以上就是关于商品图像识别如何实现的小知识，分享给大家，希望大家能够了解。
原文链接：https://www.lenztechretail.com/
转载请标注出处
那么如何用机器来进行商品图像识别呢?
就目前来说，深度学习是最有可能让机器实现“看”的能力的技术。简单地说，深度学习就是一种机器学习框架，通过模仿人类的神经元系统，为计算机提供自主学习能力。因此，计算机可以准确识别图片中的内容，而无需根据指令安装手动编码的软件——但它需要大量数据才能完成识别。
因此，全世界都在致力于开发大量数据，其中最典型的例子就是ImageNet和PASCAL数据集。经过多年的努力，这些庞大且免费的数据集包含数百万张图像，每张图像都标记有图像内容相关的关键字
1. ImageNet：由普林斯顿大学的研究人员于2009年创建，这个可视化数据集拥有从Flickr等搜索引擎收集的超过1400万个URL图像。在数据集创建过程中，工作人员和志愿者对提交的图片进行了详细地注释，并将其分类为约1000个对象类。
2. PASCAL：PASCAL由欧盟国家各大学联合创建，与ImageNet数据集相比，PASCAL相形见绌 —— 仅有20个对象类，共20,000个训练图像。
正如您可能已经从两者在类数量上的巨大差异中猜到的那样，PASCAL的分类更具通用性。相反，ImageNet注重图像识别技术发展一个关键特征：类间差异性——机器能够识别两张包含同一物种或物体的不同类型的图像，因此图像被分在不同的类别中。例如，虽然同一图片在PASCAL中仅属于“狗”这一类别，但它在ImageNet中可能被分类为“柯基犬”，“牧羊犬”或“哈巴狗”等类。
所以在未来商品图像识别的路还要再走一段路才能成长起来，以上就是关于商品图像识别如何实现的小知识，分享给大家，希望大家能够了解。
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