一种基于商品图片识别与纠错的大模型处理系统与方法

本专利提出了一种基于商品图片识别与纠错的大模型处理系统与方法。首先，系统通过数据收集步骤，广泛收集商品图片和商品信息的数据集。其次，对收集到的图片数据进行预处理，包括调整图像尺寸以适配模型的输入要求。接着，利用深度学习模型对预处理后的图片进行分析，生成初步的商品标签。随后，通过大语言模型对初步标签进行纠错和优化。最后，将生成的最终标签输出并将标签结果反馈到系统中。根据用户反馈不断调整和优化模型参数，以进一步提高标签识别和纠错的准确性。这种方法可以广泛应用于多个领域，其中最为核心的应用场景是在电商和零售行业。这个专利的技术可以极大地提高商品图片的处理效率和准确性，为各个行业带来便利和价值。具有广泛的应用前景和实用价值。