本课题主要研究学习图像、文本分类和多模态融合等相关技术，针对混杂有图像和文本信息的电子商品信息，分别提取其图像和文本的特征值，通过多模态特征融合技术实现图文特征的融合，提高电子商品自动分类的准确率。在此基础上，实现一个基于图像和文本多模态信息的电子商品分类系统。

项目信息

编号：C210     
大小：682M    
环境：Python3.7.4
文档：答辩PPT   配置：付费远程配置

运行效果

提示：代码已经通过测试，可正常运行！
run predict.py

主界面

分类效果

LeNet5-TextCNN

AlexNet-TextRNN

LeNet5-Transformer

python run.py –imgmodel LeNet5 –textmodel TextCNN

python run.py –imgmodel LeNet5 –textmodel Transformer

配套文件

我们提供完整项目文件清单如下：
文件目录
├ 1.项目源码
├ 2.运行截图
└ 3.演示视频

声明：本站所有项目资源都可以正常运行，亲测无错！而且我们录制了演示视频，在我们注明的环境版本下，项目运行效果完全和演示视频一致。客服QQ：下载须知