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针对改进前的模型与改进后的模型，分别设计了多组对比试验，并分析了改进点对检测结果的影响，实验结果表明，改进后的模型检测速度提升了16.1％，可达34.51fps，检测精度可达96.05％，在实时性与准确率上均达到了系统要求。
随后用Apriori算法与改进后的算法对同一实例进行对比分析,证明该算法在挖掘效率上存在优势,并将该算法运用到个性化智能饮食推荐系统当中。经过对用户关注饮食的菜品属性进行分析,挖掘到用户在饮食过程中的饮食喜好,从而能结合中医体质实现个性化菜品
结合使用传统图像处理技术,在深度网络模型识别结果的基础上,设计了菜品区域检测算法,完成了菜品区域检测任务。针对改进前的模型与改进后的模型,分别设计了多组对比试验,并分析了改进点对检测结果的影响,实验结果表明,改进后的模型检测速度提升了16.1%,可
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