TY -的A2 -叮,白元盟——赵本盟-李,署名为非盟-郭,钱非盟-歌,RongRong PY - 2022 DA - 2022/01/03 TI -电子商务图片文字识别信息系统基于深度学习SP - 9474245六世- 2022 AB -商品图像检测和分类的精度要求,提高红外系统网络由DPFM消融和RFM以提高网络商品的检测精度。同时,针对缩小传统MWI-DenseNet应用的渠道网络,提出了一种新的GTNet网络来提高商品的分类精度。结果表明,在不同层次的评价指标,dpFPN-Netv2算法提高了DPFM + RFM融合目标探测精度高于RetinaNet-50算法和其他算法。和检测时间是52女士,这是远远低于90 ms RetinaNet-50所需检测。在目标识别方面,与传统MWI-DenseNet神经网络相比,计算量的改进MWI DenseNet神经网络在不同分流比,显著降低,显著提高识别精度。本研究的创新在于改善算法从目标探测和识别的角度,以改变先前的改进,只可以在一个单一的方法。SN - 1687 - 5265 UR - https://doi.org/10.1155/2022/9474245 - 10.1155 / 2022/9474245摩根富林明计算智力和神经科学PB - Hindawi KW - ER