图像分类
案例介绍
项⽬⽬标：构建⼯业级⻝品识别引擎，实现包含11类别的Food-11数据集精准分类，解决跨⽂化⻝品形态差异带来的识别难题。
优化亮点：1.⾃设计⼀个卷积神经⽹络模型结构，在Food-11数据集实现Top-1准确率86.2%；2.设计多阶段迁移学习⽅案，结合半监督训练，利⽤少量标注数据和⼤量未标注数据，使模型在4千张图像规模下的训练时间缩短；3.通过混合数据增强策略使跨⽂化⻝品分类错误率下降14.6%。
图像分类
案例介绍
项⽬1：基于半监督的细粒度⻝品图像分类系统
项⽬⽬标：构建⼯业级⻝品识别引擎，实现包含11类别的Food-11数据集精准分类，解决跨⽂化⻝品形态差异带来的识别难题。
优化亮点：1.⾃设计⼀个卷积神经⽹络模型结构，在Food-11数据集实现Top-1准确率86.2%；2.设计多阶段迁移学习⽅案，结合半监督训练，利⽤少量标注数据和⼤量未标注数据，使模型在4千张图像规模下的训练时间缩短；3.通过混合数据增强策略使跨⽂化⻝品分类错误率下降14.6%。
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