基于深度学习LeNet5模型的运动鞋品牌识别方法设计.pdf

目录

1引言1

1.1项目背景1

1.2开发环境与工具1

1.2.1Python1

1.2.2JupyterNotebook2

1.2.3TensorFlow2

2卷积神经网络3

2.1卷积层和池化层原理3

2.2全连接层原理4

2.3激活函数原理4

3数据预处理6

3.1数据处理流程6

3.1.1数据采集6

3.1.2数据清洗7

3.1.3数据集划分8

3.2数据集可视化9

4基于LeNet5运动鞋品牌设计实现10

4.1搭建CNN网络10

4.2编译网络10

4.3训练模型10

4.4模型评估11

5总结12

参考资料13

湖南商务职业技术学院毕业设计

1引言

1.1项目背景

近年来，随着人们生活水平的提高，文化消费日益多元化。运动鞋品牌

在人们生活中也变得越来越重要，成为时尚和生活方式的一部分。在购买运

动鞋时，运动鞋品牌是消费者最为关注的因素之一，不同品牌的运动鞋在设

计、价格、功能等方面有很大的差异。各大运动鞋品牌之间的竞争也变得越

来越激烈。品牌识别是市场营销中至关重要的一环，而运动鞋品牌的识别又

是其中重要的一部分。准确地识别不同品牌的运动鞋，可以帮助品牌商更好

地了解市场和消费者需求，制定更为精准的营销策略。因此，自动识别鞋类

品牌是一个重要的问题，具有很高的实用价值。

本项目基于深度学习[1]LeNet5模型，设计一种运动鞋品牌识别的方法。

我们将从中搜集、整理和标注运动鞋品牌图像数据集[2]，并将其分为训练集

和验证集，利用LeNet5模型对运动鞋数据进行训练，然后利用测试集对模型

进行测试和评估，最终得出运动鞋品牌自动识别模型。这个方法可以应用到

电子商务、社交媒体等领域，帮助企业和消费者了解运动鞋品牌，促进市场

发展和品牌环节。

运动鞋作为一种流行潮流的代表，品牌种类繁多。基于深度学习的品牌

识别方法在市场竞争激烈的今天具有重要的意义。该方法可以通过对图像进

行特征提取和处理，将手中的运动鞋图像识别为某个品牌，从而帮助消费者

更好地辨别相似品牌，为消费者提供更好的决策帮助。同时，该方法可以帮

助运动鞋生产商监控和维护自己的品牌形象，提高自己的品牌价值。

本项目设计的研究成果将有助于深入了解深度学习技术在图像识别领域

的应用，同时为运动鞋品牌识别提供一种新的解决方法，为市场营销和商业

决策提供参考。

1.2开发环境与工具

1.2.1Python

Python是一种计算机程序设计语言，我们知道计算机在执行任何的操作

时都会将指令转化成CPU能够执行的机器语言，所以说不管是差异有多大的

编程语言最后都要转化成机器语言。Python语言就只需要写将近30行代码，

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湖南商务职业技术学院毕业设计

由此可以看出Python语言的编码效率极高。

Python是一种比较高级的语言，而且具有非常多的优势。比如说，Python

代码比较简洁方便使用者学习，Python的关键字不多，方便初学者记忆；

Python有功能全面的各种库，通过这些库可以实现各种各样的的功能，比如

要进行数据分析就添加Pandas数据分析库，要完成数据的可视化可以添加

Matplotlib数据可视化库，要进行数组计算就添加Numpy。通过这些库的辅

助可以让编程变得更加容易，本文就使用了不同的库来完成设计开发。

1.2.2JupyterNotebook

JupyterNote