【摘 要】
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作为目标检测的一个应用方向,零售商品识别致力于通过对图像特征进行建模的方式实现对输入图像中的零售商品进行实体级别的定位和分类,其在无人销售领域具有广泛的应用前景。因此,针对零售商品包装类型检测这一问题,提出了一种基于改进版YOLO3网络的一般目标检测器。其使用更精简的骨干网络,并运用Reverse Connection结构改进了原有的目标检测头结构。实验结果表明,改进后的网络相对于原始网络在推理速
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作为目标检测的一个应用方向,零售商品识别致力于通过对图像特征进行建模的方式实现对输入图像中的零售商品进行实体级别的定位和分类,其在无人销售领域具有广泛的应用前景。因此,针对零售商品包装类型检测这一问题,提出了一种基于改进版YOLO3网络的一般目标检测器。其使用更精简的骨干网络,并运用Reverse Connection结构改进了原有的目标检测头结构。实验结果表明,改进后的网络相对于原始网络在推理速度上有明显提升,同时在目标数据集上改进后的网络的平均检测精度也没有较大损失。
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