颜色分类leetcode-Sushi-Dish:来自真实图像的目标检测和分类

颜色分类leetcode 寿司 在传送带寿司店，计费是一项繁重的工作，因为人们必须手动计算菜肴的数量并识别它们的颜色来计算价格。 在繁忙的情况下，可能会出现客户多收费或少收费的错误。 为了解决这个问题，我们开发了一种自动识别菜肴颜色并使用真实图像计算总价的方法。 我们的方法由椭圆拟合和卷积神经网络组成。 它实现了椭圆检测精度 85% 和召回率 96% 和分类精度 92%。 执行 实现细节在论文中： Sushi Dish - 来自真实图像的对象检测和分类 演示 修改演示脚本'runDemo' 中的路径设置后，即可使用该脚本运行演示程序。 MatConvNet 的安装说明： 预训练的 CNN: imdb.mat : , net-epoch-57.mat :