简介：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。

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：代码已经通过测试，可正常运行！

1.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

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