10.3969/j.issn.2095-2163.2023.08.008
一种基于目标检测的无人零售商品识别算法
随着近几年深度学习技术飞速发展,深度卷积神经网络在图像分类等任务的水准已经高于人类的水平,这为无人零售带来了新的可能.本文通过目标检测数据集制作、基于翻转的目标检测数据扩充,基于开源目标检测框架MMDetection构建了一种基于深度神经网络的无人零售商品定位、识别模型,并最终实现了一个基于深度学习目标检测算法的无人零售商品识别系统.文末,依据目标检测常用性能衡量指标,采用目标检测常用度量方法,对本系统训练好的模型进行验证,结果表明,系统对商品识别速度快,整体性能良好.
深度学习、图像处理、目标检测、数据扩充
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TP391(计算技术、计算机技术)
福建省中青年课题JAT210704
2023-10-18（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
共8页
45-52
