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計算機計算性能的提升使得深度學習成為了可能．作為計算機視覺領域的重要發展方向之一的目標檢測也開始結合深度學習方法并廣泛應用于各行各業，受限于網絡的復雜度和檢測算法的設計。目標檢測的速度和精度成為一個trade-off.目前電商領域的飛速發展產生了大量包含商品參數的圖片。使用傳統方法難以有效地提取出圖片中的商品參數信息．針對這一問題。本文提出了一種將深度學習檢測算法和傳統OCR技術相結合的方法，在保證了識別速度的同時大大提升了識別的精度．本文研究的問題包括檢測模型、針對特定數據訓練、圖片預處理以及文字識別等．本文首先比較了現有的目標檢測算法，權衡其優缺點，然后使用YOLO模型完成檢測任務，并針對YOLO模型中存在的不足進行了一定的改進和優化，得到了一個專用于檢測圖片中商品參數的目標檢測模型，最后使用tesseract完成文字提取任務．在將整個流程結合到一起后，我們的系統不僅有著較好的識別精度，而且是高效和健壯的．本文最后還討論了優勢和不足之處。并指出了未來工作的方向．
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