项目介绍
基于深度学习的食物图像识别系统，为用户提供便捷的食物分类识别服务。系统能够自动识别面包、乳制品、甜点、鸡蛋、油炸食品、肉类、面条、米饭、海鲜、汤、蔬菜水果共11类常见食物。系统采用前后端分离架构，前端基于Vue3框架结合Element Plus组件库构建，提供直观友好的用户交互界面；后端使用Flask轻量级Web框架，负责处理业务逻辑与API接口服务；核心识别算法基于TensorFlow深度学习框架，采用ResNet50卷积神经网络模型进行食物图像分类。用户可通过上传食物图片，系统将在短时间内返回识别结果及分类置信度。
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图片选题背景与意义
随着社会经济的快速发展和人民生活水平的不断提高，健康饮食与营养管理日益受到人们的重视。然而，快节奏的现代生活使得人们往往难以准确记录日常饮食摄入，传统的手工记录方式存在操作繁琐、耗时耗力等缺点。与此同时，深度学习技术在计算机视觉领域取得了突破性进展，图像识别技术日趋成熟，为智能化食物识别提供了技术支撑。基于此背景，本课题研究开发基于深度学习的食物识别系统，具有重要的理论意义和实用价值。
演示视频
关键技术栈：ResNet50
ResNet50是深度残差网络（Residual Network）中的经典模型，由微软研究院何恺明等人于2015年提出，旨在解决深层神经网络训练过程中的梯度消失和网络退化问题。ResNet50网络深度为50层，其核心创新在于引入了残差连接（Residual Connection）结构，通过跳跃连接将输入直接传递到输出，构建了残差块（Residual Block），使得网络可以学习残差映射而非原始映射，有效缓解了深层网络的训练难度。ResNet50由多个残差块堆叠而成，包含卷积层、批归一化层、ReLU激活函数、全局平均池化层和全连接层等组件。在ImageNet大规模图像分类数据集上，ResNet50取得了优异的识别准确率，
技术架构图
图片系统功能模块图
图片代码获取
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