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基于深度学习的细粒度商品图像检索方法研究
【摘 要】
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货架商品识别可以提高商店内商品的信息化程度,是改善消费者购物体验,提高商店的管理效率的重要技术手段,因此有着巨大的研究价值和商业潜力。在当前货架商品识别的任务中,虽然目标检测的方法取得了最优的效果,但是在实际应用中,这种方法却存在诸多问题需要解决。首先,由于货架图像中目标商品的种类繁多且摆放紧密,使得对训练数据的标注十分困难。其次,商品的品种和包装始终处在较高频率的更新状态,为了保持模型的检测效果
【出 处】
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湖南大学
【发表日期】
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2021年08期
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