【摘 要】
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在普通的ResNet50的基础上修改激活函数，选取CeLU作为激活函数，增加了3个全连接层FC1、FC2、FC3；并在其中都加入了Droput，最后采用迁移学习的方式去训练模型。在快递包装图像预处理中采用Triplet相似性度量学习方法进行特征提取和用SIFT特征加以完善，以形成新的融合算法，并得出改进的ResNet50网络模型，整体的准确率为98.67%，精确度为97.67%、召回率为98.67
【基金项目】
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河北省教育厅项目（SD2022055）； 校级重点教研课题（PX-2222338）；
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在普通的ResNet50的基础上修改激活函数，选取CeLU作为激活函数，增加了3个全连接层FC1、FC2、FC3；并在其中都加入了Droput，最后采用迁移学习的方式去训练模型。在快递包装图像预处理中采用Triplet相似性度量学习方法进行特征提取和用SIFT特征加以完善，以形成新的融合算法，并得出改进的ResNet50网络模型，整体的准确率为98.67%，精确度为97.67%、召回率为98.67%,F1分数为98.33%。通过最后的检测结果，充分地证明了改进的ResNet50融合算法应用于快递包装图像识别的性能优越，也为图像识别技术在智慧物流行业提供技术经验。
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