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题名基于多层注意力和度量学习的商品识别方法
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作者
李婕
张新月
涂静敏
陈记文
李礼
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机构
湖北工业大学太阳能高效利用及储能运行控制湖北省重点实验室
武汉大学遥感信息工程学院
武汉大学深圳研究院
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出处
《电子测量技术》
北大核心
2025年第1期137-144,共8页
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基金
国家自然科学基金(42101440,42301515)
智能光电系统感知及应用四川省高校重点实验室开放基金(ZNGD2308)
+2 种基金
湖北工业大学博士科研启动基金(XJ2021004501)
深圳市科技计划资助项目(JCYJ20230807090206013)
深圳市科技重大专项(KJZD20230923114611023)资助。
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文摘
针对自动售货柜场景中存在的复杂背景和商品包装高度相似导致的识别难题,提出了一种融合多尺度注意力机制和度量学习的商品识别方法。首先,基于ResNet层级结构引入多头自注意力,充分挖掘卷积神经网络(CNN)多尺度特征提取优势和Transformer全局建模能力,并设计一种新的多尺度空洞注意力,使模型关注到相似包装中商标形状和局部纹理等局部特征,以及上下文全局特征;其次设计降采样多尺度特征融合策略,有效提高算法的多尺度特征表达能力;最后采用ArcFace损失函数以增强模型的识别能力。为了验证所提出方法的有效性,构建了一个真实场景下的商品数据集,由自动售货柜的顶视摄像头采集。实验结果表明,该方法在Commodity 553数据集上的MAP@1准确率达到87.4%,优于当前的主流识别方法,可实现更精确的商品识别。
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关键词
商品识别
深度学习
注意力机制
度量学习
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Keywords
commodity recognition
deep learning
attention mechanism
metric learning
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分类号
TN911.73
[电子电信—通信与信息系统]
TN919.81
[电子电信—通信与信息系统]
TP391.41
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名基于深度神经网络的货架商品识别方法
被引量：5
- 2
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作者
刘照邦
袁明辉
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机构
上海理工大学光电信息与计算机工程学院
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出处
《包装工程》
CAS
北大核心
2020年第1期149-155,共7页
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文摘
目的为快速统计货架商品信息,提出一种基于深度神经网络的货架商品自动识别方法。方法摄像头采集的货架商品图像经过深度神经网络算法处理,得到了图像中商品的SKU和位置。针对货架商品识别这种密集检测场景,文中方法改进了通用深度神经网络目标检测算法,将算法分为检测和分类2个阶段且重新设计了部分网络结构。最后,将文中方法和传统货架商品识别方法以及通用深度神经网络目标检测方法进行了比较。结果实验证明该方法的检测阶段的模型平均正确率达到96.5%,分类阶段的分类准确率达到99.9%。整图测试的查准率为97.56%,查全率为99.26%。结论相较于以往使用传统的目标检测模型进行货架商品识别以及使用SIFT等人工算子提取特征并分类识别商品具体SKU,文中方法的商品检出率和分类准确率都有了大幅度的提升,具有很好的应用潜力。
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关键词
货架商品识别
深度神经网络
目标检测
图像分类
存货单位
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Keywords
product recognition on shelves
deep neural network
object detection
classification
Stock Keeping Unit
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分类号
TP312
[自动化与计算机技术—计算机软件与理论]
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题名基于无标签半监督学习的商品识别方法
被引量：4
- 3
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作者
刘文豪
姜胜明
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机构
上海海事大学信息工程学院
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出处
《计算机应用与软件》
北大核心
2022年第7期167-173,共7页
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基金
国家自然科学基金项目(U1701265,61472237)。
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文摘
深度学习商品识别技术存在有标签数据获取成本高、无标签数据获取简单高效的问题,给技术的实际应用造成了一定障碍。为解决在少量有标签数据下用大量无标签数据提高模型准确率的问题,提出一种半监督学习方法。使用基于self-training的方式训练两个目标检测模型;在检测模型的损失函数中加入基于熵的正则化项,提高无标签预测的准确性;为避免错误伪标签数据不断被使用,采取co-training的训练方式。通过构建包含16 000幅图片的商品识别数据集,最终实验结果表明,相比没有利用无标签数据之前,SSD模型的精度从90.6%提高到了97.2%,YOLOv3模型精度从91.7%提高到了96.9%。
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关键词
半监督学习
商品识别
目标检测
无标签数据
伪标签
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Keywords
Semi-supervised learning
Product recognition
Object detection
Unlabeled data
Pseudo-label
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分类号
TP3
[自动化与计算机技术—计算机科学与技术]
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题名一种基于域适应的动态商品视觉识别方法
被引量：1
- 4
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作者
雷洋洋
李礼
孙飞
姚剑
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机构
武汉大学遥感信息工程学院
广东开放大学人工智能应用创新研究中心
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出处
《测绘通报》
CSCD
北大核心
2023年第3期10-15,共6页
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基金
CCF⁃百度松果基金(OF2021023)
深圳市中央引导地方科技发展专项资金(2021Szvup100)。
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文摘
由于变形、遮挡、运动模糊、商品之间外观的相似性及真实场景中未知的分布偏差,商品动态视觉识别在实际应用中仍存在巨大的挑战。本文提出了一种面向智能零售的动态商品视觉识别方法,即首先通过目标检测网络实时检测商品的外接矩形框,然后在此基础上识别商品的类别并给予推荐,辅助完成消费结算。针对商品拿取视频与商品库图像、训练图像之间的跨域差异,引入邻域风格自适应模型(IBN)和卷积注意力模块(CBAM),提升模型的域适应能力。为了验证该方法的有效性,构建了一个真实的场景数据集Commodity247,数据由智能货柜的顶视摄像头采集,包含247类常见的零售商品,以及37 050张带标注框和商品类别的图片。试验结果表明,在Commodity247数据集上,商品识别的准确率(mAP)可达96.84%,第一推荐正确率(Rank1)可达98.41%,最难样本检索准确率(mINP)可达85.24%;与基于ResNet搭建的基础模型相比,mAP提升了2.91%,Rank1提升了0.60%,mINP提升了10.86%,有效降低了多角度、多光线、多背景的影响。
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关键词
动态商品视觉识别
邻域风格自适应
注意力机制
商品识别数据集
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Keywords
dynamic commodity recognition
instance batch normalization
attention
commodity recognition dataset
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分类号
P237
[天文地球—摄影测量与遥感]
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题名基于改进SIFT匹配方法的货架乳制品识别
被引量：2
- 5
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作者
郑建彬
白雅贤
詹恩奇
汪阳
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机构
武汉理工大学信息工程学院
武汉理工大学光纤传感技术与信息处理教育部重点实验室
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出处
《计算机科学》
CSCD
北大核心
2017年第9期315-319,共5页
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基金
国家自然科学基金(61303028)资助
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文摘
利用尺度不变特征变换(SIFT)算法识别盒装乳制品时易产生误匹配,从而影响识别的准确率。为了消除误匹配点的影响并精确识别商品的种类和数量,提出了一种改进的SIFT误匹配点剔除方法。根据盒装乳制品图像形变较小、多数为刚性变换的特点,首先利用粗匹配对的主方向角度差进行筛选,再计算出模板图和测试图各自特征点两两之间的距离比,标记距离比出现异常的匹配点,最后通过投票剔除误匹配点。在自建商品图像数据库上将所提方法与改进的随机抽样一致性算法、基于图的消除误匹配点方法进行对比测试,结果表明,所提方法在匹配准确率和误剔除率方面有明显改善。
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关键词
商品识别
尺度不变特征变换
误匹配
空间一致随机抽样一致性
图转换匹配算法
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Keywords
Retail product recognition, Scale-invariant feature transform （SIFT）, Mismatching, Spatially consistent ran- dom sample consensus （SC-RANSAC）, Graph transformation matching method（GTM）
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分类号
TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名基于嵌入式系统的智能售货柜目标检测算法
被引量：7
- 6
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作者
侯维岩
靳东安
王高杰
王洋
丁英强
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机构
郑州大学信息工程学院
广东顺德创新设计研究院
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出处
《电子测量与仪器学报》
CSCD
北大核心
2021年第10期217-224,共8页
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基金
国家自然科学基金重大研究计划(92067106)
广东省科技创新战略专项资金(纵向协同管理方向)(2018FS05020102)
佛山市高质量专利培育(1920025003148)项目资助。
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文摘
针对普通商品识别算法在智能售货柜嵌入式系统平台上检测速度慢、识别率低的问题,提出了一种在YOLOv3基础上的改进型商品识别算法DS_YOLOv3。利用k-means++聚类算法得到适应于售货柜中售卖饮料图像数据的先验框;采用深度可分离卷积替换标准卷积,并加入倒置残差模块重构YOLOv3算法,减少了计算复杂度使其能在嵌入式平台实时检测;同时引入CIoU作为边界框回归损失函数,提高目标图像定位精度,实现了对传统YOLOv3算法的改进。在计算机工作站和Jeston Xavier NX嵌入式平台上进行了典型场景下的商品检测实验。实验结果表明,DS_YOLOv3算法mAP达到了96.73%,在Jeston Xavier NX平台上实际检测的速率为20.34 fps,满足了基于嵌入式系统平台的智能售货柜对实时性和商品识别精度的要求。
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关键词
商品识别
YOLOv3
k-means++
深度可分离卷积
倒置残差结构
CIoU
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Keywords
commodity recognition
YOLOv3
k-means++
depth separable convolution
inverted residual structure
CIoU
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分类号
TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名企业档案助力企业品牌记忆的建构
被引量：1
- 7
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作者
韩云惠
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机构
上海大学
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出处
《中国档案》
北大核心
2016年第5期58-59,共2页
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文摘
20世纪90年代以后,随着＂世界记忆工程＂的全球推进、电子文件大量生成以及社会科学领域对＂社会记忆＂研究的深化,档案的＂记忆＂属性被重新＂激活＂。2008年5月,第十一届企业档案论坛明确将企业档案馆品牌记忆的构建作为研讨主题。品牌是给拥有者带来溢价、产生增值的一种无形资产,是帮助消费者识别商品的＂分辨器＂,是企业核心价值的体现,在品牌竞争时代,品牌是企业的生命力所在。作为企业品牌信息的集合,
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关键词
企业档案
品牌特色
识别商品
品牌信息
企业核心价值
企业品牌发展
文件归档
企业品牌价值
出版产品
记录性
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分类号
F273.2
[经济管理—企业管理]
G271
[文化科学—档案学]
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题名商标设计简介
- 8
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作者
龙冬阳
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出处
《肉类研究》
1993年第3期35-37,共3页
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文摘
一、商标的定义商标俗称“牌子”,又叫做“唛头”,是识别商品的标志.依据我国现行商标法之规定,所谓商标乃是指:“为表彰自己所生产、制造、加工、拣选、批售或经纪之商品,以特别显著的文字、图形、记号或其联合式,并指定所施颜色,使用于商品或其包装或容器之上,行销市面之图样”而言.
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关键词
美国商标法
识别商品
联合式
企业名称
法律保护
识别体系
企业形象
型态
辞语
形象识别
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分类号
TS251
[轻工技术与工程—农产品加工及贮藏工程]
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