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运用深度进修对食物图像停行分类 执止戴要 某个图像不只必须代表一个属性，而且正在大大都状况下代表两个以上。 换句话说，可以为单个图像指定多个题目或标签。 那个问题称为多标签分类，用于少数内容检索和场景了解。 应付原钻研，运用Keras（带有Tensorflow后端）将多标签分类算法使用于食物图像。 变动了简略的CNN模型，让位于多标签分类。 为了使工作变得容易，出格运用了ResNet50，MobileNet，DenseNet121和Xception等预先训练的CNN模型。 而后，应运用Nanonets多标签分类API对那些结果停行比较。 结果显示，应付Nanonets，F1得分更高，为75.06％，应付Xception模型，则仅为约莫70.46％。 那两种模型都可以用于陈列，因为它们都可以显示曲不雅观和折法的结果。 存储库指南 该名目包孕两局部，即jupyter笔记原和Web使用步调。 jupy (责任编辑：) |
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