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計(jì)算機(jī)計(jì)算性能的提升使得深度學(xué)習(xí)成為了可能．作為計(jì)算機(jī)視覺領(lǐng)域的重要發(fā)展方向之一的目標(biāo)檢測也開始結(jié)合深度學(xué)習(xí)方法并廣泛應(yīng)用于各行各業(yè)，受限于網(wǎng)絡(luò)的復(fù)雜度和檢測算法的設(shè)計(jì)。目標(biāo)檢測的速度和精度成為一個(gè)trade-off.目前電商領(lǐng)域的飛速發(fā)展產(chǎn)生了大量包含商品參數(shù)的圖片。使用傳統(tǒng)方法難以有效地提取出圖片中的商品參數(shù)信息．針對這一問題。本文提出了一種將深度學(xué)習(xí)檢測算法和傳統(tǒng)OCR技術(shù)相結(jié)合的方法，在保證了識別速度的同時(shí)大大提升了識別的精度．本文研究的問題包括檢測模型、針對特定數(shù)據(jù)訓(xùn)練、圖片預(yù)處理以及文字識別等．本文首先比較了現(xiàn)有的目標(biāo)檢測算法，權(quán)衡其優(yōu)缺點(diǎn)，然后使用YOLO模型完成檢測任務(wù)，并針對YOLO模型中存在的不足進(jìn)行了一定的改進(jìn)和優(yōu)化，得到了一個(gè)專用于檢測圖片中商品參數(shù)的目標(biāo)檢測模型，最后使用tesseract完成文字提取任務(wù)．在將整個(gè)流程結(jié)合到一起后，我們的系統(tǒng)不僅有著較好的識別精度，而且是高效和健壯的．本文最后還討論了優(yōu)勢和不足之處。并指出了未來工作的方向．
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