摘要：该项目是基于深度学习的商品识别分类系统，包含9种CNN和Transformer模型（如AlexNet、VGG、ResNet等），并创新性地引入CBAM注意力机制进行优化。项目提供了完整的技术路线、数据集信息、模型训练代码和性能对比实验（准确率达98%以上），支持混淆矩阵、ROC曲线等分析。最终基于Django框架开发了演示系统，实现了从理论到应用的完整闭环。配套4-6小时的B站讲解视频，涵盖

本文介绍了一个基于深度学习的昆虫识别分类项目，该项目实现了9种常见模型（包括CNN和Transformer架构），并采用CBAM注意力机制优化模型性能。项目包含详细的数据集、代码实现、训练日志和可视化实验效果（准确率达97%以上），支持多模型对比实验和混淆矩阵分析。最终基于Django框架开发了演示系统，实现了从理论到应用的完整闭环。适合计算机毕设参考。