【摘 要】
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无人零售行业异常火爆,对零售商品的识别是技术关键。便利店场景下实现无人零售有很大的需求。传统方式是条码配合扫码器,不过用户体验不太好;无线射频识别技术（RFID）的标签成
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无人零售行业异常火爆,对零售商品的识别是技术关键。便利店场景下实现无人零售有很大的需求。传统方式是条码配合扫码器,不过用户体验不太好;无线射频识别技术（RFID）的标签成本和贴标成本较高,所以尝试计算机视觉和深度学习结合的商品识别方法。运用深度学习中的Alex Net神经网络模型,通过商品图像预处理以及图像旋转、镜像翻转等方式扩充数据集,再利用随机梯度下降法（SGD）进行模型算法优化,生成对50种常用商品图像的识别模型。结果表明,利用深度学习对商品图像进行分类识别有较好的结果。
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