图片识别+相似图片搜寻

1.1项目简介
本项目是一个基于深度学习的智能商品识别系统，集成了图像相似性搜索、图像去噪和商品分类三大核心功能。该系统通过PyTorch深度学习框架开发，并使用Flask提供Web界面，为用户提供简单直观的交互体验。
1.2核心功能
图像去噪处理：对上传的图像添加随机噪声，并展示去噪前后的对比效果。
商品分类识别：分析上传图像中的商品，自动识别其所属类别。
商品相似度搜索：通过上传图像，系统能够在数据库中找出视觉上最相似的5个商品。
1.3应用场景
该系统适用于电子商务平台、零售业智能化和图像搜索服务等多种场景，可以帮助用户提高图像质量、自动分类并快速检索相似商品。
1.4项目结构
项目由四个主要模块组成：
图像去噪模块（image_denoising）
商品类别判定模块（image_classification）
相似商品检索模块（image_similiarity）
Web模块，实现前后端逻辑。