《TensorFlow 2项目进阶实战》5-商品识别篇：使用ResNet识别你的货架商品

• 语言: 中文（简体）
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• 来源: github.com/DjangoPeng

摘要

本文主要介绍了如何使用ResNet识别货架商品的图像分类问题。内容涵盖了图像分类的基本定义与说明，逐步引入了越来越深层的图像分类网络，最后聚焦于使用TensorFlow 2训练ResNet模型以识别 SKU商品。文章详细讲述了SKU抠图与分类标注的流程，同时讨论了训练集与验证集的划分方法。此外，还对ResNet的训练和应用进行了详细说明，并综述了常用的图像分类数据集和更多应用场景。

AI总结

《TensorFlow 2项目进阶实战》视频课程的“商品识别篇”主要围绕使用ResNet模型识别货架商品展开，内容涵盖基础知识、实际应用和扩展学习。以下是核心内容总结：

1. **基础知识**：
- 介绍图像分类问题的定义与基本概念。
- 讲解图像分类网络的发展历程，重点介绍ResNet作为2015年状态-of-the-art（SOTA）模型的重要性。

2. **实际应用**：
- **SKU检测与标注**：详细说明如何检测商品图像并进行分类标注。
- **数据集划分**：讲解如何将数据划分为训练集和验证集以优化模型性能。
- **模型训练**：指导使用TensorFlow 2框架训练ResNet模型，包括具体实现步骤。
- **商品识别**：展示如何利用训练好的ResNet模型进行货架商品识别。

3. **扩展学习**：
- 综述图像分类领域常用的数据集，帮助学习者了解不同数据集的特点与应用场景。
- 介绍图像分类更多的实际应用场景，拓展学习者的视野。

课程内容逻辑清晰，既包括理论知识，也提供了实践操作的详细步骤，同时扩展部分帮助学习者更好地理解图像分类的广泛应用。