基于CNN卷积神经网络日常物品识别系统 （数字图像处理GUI界面）【源码37期】本系统基于MATLAB深度学习工具箱，设计并实现了一个基于卷积神经网络（CNN）的日常物品识别系统。系统包含两大核心模块：模型训练模块（main.m）自动加载按文件夹分类的图像数据集，按8:2比例划分为训练集与测试集，构建包含多层卷积、批归一化、ReLU激活及池化操作的CNN网络，输入层采用112×112×3的彩色图像，输出层为6分类（对应6种日常物品类别），利用SGDM优化器训练25个周期后保存模型参数；图形用户界面模块（page.m与page.fig）基于GUIDE框架开发，用户可通过界面按钮选取BM