基于深度学习和图像识别的智能衣柜设计

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随着智能家电市场的逐步增长,家具和家用电器也逐渐注入人工智能或物联网技术,以满足不同用户的需求。基于此,文章针对盲人穿衣问题设计一种具有衣柜内部控制、语音识别和使用CNN算法的服装信息识别功能的智能衣柜。通过改变模型的层数,并调整Maxpooling来创建模型,以提高衣服识别过程中的准确性。产生模型时使用早期停止回调(Early Stopping Callback)选项来确保创建模型时的学习准确性,并增加Dropout来防止过拟合(Overfitting)。通过该过程创建的最终模型在服装识别中具有80%的准确率。
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