【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于计算机视觉目标分类领域，具体是一种采用vgg-16网络对果蔬进行分类的方法。
技术介绍
1、目前零散果蔬实体销售主要在超市，商家将零散果蔬分类放置货架，顾客选择所需果蔬后由商家工作人员称重并进行付款。这种销售过程需要店家安排员工每时每刻等候顾客称重并计算价格，等待付款完成，费时费力。另外一种销售方式是店家将不同果蔬进行分类并打包，提前称重标注价格，顾客直接付款即可。但这种销售方式对于顾客而言，不能很好地选择所需果蔬的量，只能选择店家包装的一定量的果蔬进行购买。因此，上述两种现有的果蔬销售方式对商家成本要求以及顾客的购买体验有着不可忽略的缺点。
2、目前果蔬销售行业已经向无人化、智能化发展，有部分超市已经实现无人售货。无人销售不仅能减少店家的人工成本，也节省顾客购买货物所需时间，对双方都有一定程度的优化，但目前无人果蔬售货由于软件与硬件上的劣势还不完善，例如在部分无人超市还需下载对应软件，并完成对应的操作才能完成消费，对于消费者来说，并没有很好的消费体验，相对于传统的售卖方式并没有明显的优化，并且目前绝大部分超市...
【技术保护点】
1.一种基于剪枝VGG-16网络的果蔬分类方法，其特征是包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的果蔬分类方法，其特征是：步骤A)中，果蔬数据集以8：2的比例划分出训练集FV和验证集。
3.根据权利要求1所述的果蔬分类方法，其特征是：步骤B)中的VGG16-TL网络模型，包括接收大小为224×224×3的图片的输入层、13个卷积层、2x2池化层以及3个全连接层，每个全连接层具有4096个神经元。
4.根据权利要求3所述的果蔬分类方法，其特征是：在最后一个全连接层之后，使用Softmax激活函数将输出转化为类别概率分布。
5...
【技术特征摘要】
1.一种基于剪枝vgg-16网络的果蔬分类方法，其特征是包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的果蔬分类方法，其特征是：步骤a)中，果蔬数据集以8：2的比例划分出训练集fv和验证集。
3.根据权利要求1所述的果蔬分类方法，其特征是：步骤b)中的vgg16-tl网络模型，包括接收大小为224×224×3的图片的输入层、13个卷积层、2x2池化层以及3个全连接层，每个全连接层具有4096个神经元。
4.根据权利要求3所述的果蔬分类方法，其特征是：在最后一个全连接层之后，使用softmax激活函数将输出转化为类别概率分布。
5.根据权利要求4所述的果蔬分类方法，其特征是：训练时，首先将卷积层与池化层固定，根据果蔬图像分类的具体类别数，修改全连接层的结构，并冻结不同的卷积层参数。
6.根据权利要求1所述的果蔬分...
还没有人留言评论。发表了对其他浏览者有用的留言会获得科技券。