颜色分类leetcode Food Recognition 使用Python中的Keras和R中的Shiny包进行基于CNN的食...

颜色分类leetcode食物识别使用Python中的Keras和R中的Shiny包进行基于CNN的食物识别。工作项目合作项目抽象的在这个项目中，我们制作了一个食物识别和卡路里估计系统，它使用用户提供的食物图像来识别食物，然后估计同一食物中存在的卡路里。食品图像识别是视觉对象识别在计算机视觉中的有前景的应用之一。该系统使用图像处理和计算智能来识别食品。我们训练了一个大型深度卷积神经网络来对每个类别的1000张高分辨率图像进行分类。卷积神经网络(CNN)为许多一般图像分类问题提供了一种技术。它已被应用于食品分类并获得了很高的准确率。CNN广泛用于食品识别，并提供比传统方法更好的性能。在过去的几年里，由于深度学习的进步，特别是卷积神经网络的进步，识别和识别图像的准确率已经大大提高。这不仅是因为更大的数据集，还因为新算法和改进的深层架构。卷积神经网络(CNN)由于其发明者而也被称为LeNet。 CNN主要包括卷积层、池化层和子采样层，其次是全连接层。 CNN的第一个架构采用输入图像并应用卷积，然后进行子采样。经