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基于差异检测的零售商品识别
1
作者
杨国亮
黄聪
+1 位作者
余华声
李林森
《计算机应用与软件》
北大核心
2025年第7期175-181,共7页
针对差异检测的设计模式在零售商品目标检测任务中存在的鲁棒性差、精度低等问题,提出一种改进方法。在DiffNet的基础上,使用残差结构融合差异特征与原始特征,增强类别信息提取能力;将孪生网络与FPN结构结合以实现多特征图预测差异目标...
针对差异检测的设计模式在零售商品目标检测任务中存在的鲁棒性差、精度低等问题,提出一种改进方法。在DiffNet的基础上,使用残差结构融合差异特征与原始特征,增强类别信息提取能力;将孪生网络与FPN结构结合以实现多特征图预测差异目标;提出位置注意力机制提升目标特征的使用效率;使用无锚框的检测策略以减少模型对数据集先验信息的依赖,同时结合迁移学习的方法加强其预测新类别的能力。实验结果显示,改进后的算法能够更好地适应复杂的检测环境,mAP和ACC达到了最高的98.1%和91%。
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关键词
孪生网络
差异目标检测
新零售
迁移学习
注意力
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题名
基于差异检测的零售商品识别
1
作者
杨国亮
黄聪
余华声
李林森
机构
江西理工大学电气工程与自动化学院
出处
《计算机应用与软件》
北大核心
2025年第7期175-181,共7页
基金
国家自然科学基金项目(51365017)
江西省教育厅科技计划项目(GJJ190450)。
文摘
针对差异检测的设计模式在零售商品目标检测任务中存在的鲁棒性差、精度低等问题,提出一种改进方法。在DiffNet的基础上,使用残差结构融合差异特征与原始特征,增强类别信息提取能力;将孪生网络与FPN结构结合以实现多特征图预测差异目标;提出位置注意力机制提升目标特征的使用效率;使用无锚框的检测策略以减少模型对数据集先验信息的依赖,同时结合迁移学习的方法加强其预测新类别的能力。实验结果显示,改进后的算法能够更好地适应复杂的检测环境,mAP和ACC达到了最高的98.1%和91%。
关键词
孪生网络
差异目标检测
新零售
迁移学习
注意力
Keywords
Twin network
Differential target detection
New retail
Transfer learning
Attention
分类号
TP391.41 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于差异检测的零售商品识别
杨国亮
黄聪
余华声
李林森
《计算机应用与软件》
北大核心
2025
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