TensorFlow Inception является одной из наиболее популярных предварительно обученных моделей глубокого обучения, которая может распознавать изображения с высокой точностью. Она была разработана командой Google Brain и предназначена для классификации изображений в рамках конкурса ImageNet Large Scale Visual Recognition Challenge.

Вы можете скачать TensorFlow Inception и соответствующий код с GitHub репозитория TensorFlow (https://github.com/tensorflow/models/tree/master/research/inception). Затем вам нужно настроить и обучить модель на своих данных. Для этого вам понадобятся:

1. Большой набор размеченных изображений продуктов, состоящий из нескольких тысяч изображений каждого класса продуктов.

2. Фреймворк для обучения нейронных сетей, такой как TensorFlow или PyTorch.

3. Компьютер с достаточной вычислительной мощностью, чтобы обучить модель на большом наборе данных.

Обучение предварительно обученной модели Inception может потребовать значительного количества времени и вычислительных ресурсов, поскольку модель имеет множество слоев и параметров. Но если вы используете предварительно обученную модель и настроите ее на свои данные, то это может значительно упростить процесс классификации продуктов в супермаркетах и повысить точность распознавания.
spam fails_task lang_mismatch pii not_appropriate hate_speech sexual_content quality toxicity humor helpfulness creativity violence