論文の概要: Rethinking Object Detection in Retail Stores
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2003.08230v3
- Date: Sat, 5 Dec 2020 05:14:15 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-12-22 12:41:14.699802
- Title: Rethinking Object Detection in Retail Stores
- Title（参考訳）: 小売店舗におけるオブジェクト検出の再考
- Authors: Yuanqiang Cai, Longyin Wen, Libo Zhang, Dawei Du, Weiqiang Wang
- Abstract要約: そこで我々はLocountと略される新しいタスク、同時にオブジェクトのローカライゼーションとカウントを提案する。
Locountは、関心のあるオブジェクトのグループをインスタンス数でローカライズするアルゴリズムを必要とする。
大規模オブジェクトのローカライズと数えるデータセットを小売店で収集する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 55.359582952686175
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: The convention standard for object detection uses a bounding box to represent
each individual object instance. However, it is not practical in the
industry-relevant applications in the context of warehouses due to severe
occlusions among groups of instances of the same categories. In this paper, we
propose a new task, ie, simultaneously object localization and counting,
abbreviated as Locount, which requires algorithms to localize groups of objects
of interest with the number of instances. However, there does not exist a
dataset or benchmark designed for such a task. To this end, we collect a
large-scale object localization and counting dataset with rich annotations in
retail stores, which consists of 50,394 images with more than 1.9 million
object instances in 140 categories. Together with this dataset, we provide a
new evaluation protocol and divide the training and testing subsets to fairly
evaluate the performance of algorithms for Locount, developing a new benchmark
for the Locount task. Moreover, we present a cascaded localization and counting
network as a strong baseline, which gradually classifies and regresses the
bounding boxes of objects with the predicted numbers of instances enclosed in
the bounding boxes, trained in an end-to-end manner. Extensive experiments are
conducted on the proposed dataset to demonstrate its significance and the
analysis discussions on failure cases are provided to indicate future
directions. Dataset is available at
https://isrc.iscas.ac.cn/gitlab/research/locount-dataset.
- Abstract（参考訳）: オブジェクト検出の規約では、各オブジェクトインスタンスを表現するためにバウンディングボックスを使用する。
しかし,同カテゴリーの事例群間での厳密な排除が原因で,倉庫の文脈における産業関連応用においては実用的ではない。
本稿では,オブジェクトのローカライズとカウントを同時に行うタスクであるieをlocountと略して提案する。
しかし、このようなタスク用に設計されたデータセットやベンチマークは存在しない。
この目的のために,140のカテゴリで190万以上のオブジェクトインスタンスを持つ50,394枚の画像からなる,リッチアノテーションによる大規模オブジェクトローカライゼーションとカウントデータセットを収集した。
このデータセットと共に、新しい評価プロトコルを提供し、トレーニングとテストのサブセットを分割して、locountのアルゴリズムのパフォーマンスを公平に評価し、locountタスクの新しいベンチマークを開発する。
さらに,対象のバウンディングボックスを,予測されたバウンディングボックス内のインスタンス数で徐々に分類し,回帰し,エンドツーエンドでトレーニングする,強力なベースラインとして,カスケード型ローカライズおよびカウントネットワークを提案する。
提案したデータセットで大規模な実験を行い,その意義を実証し,今後の方向性を示すために,障害事例の分析検討を行った。
Datasetはhttps://isrc.iscas.ac.cn/gitlab/research/locount-datasetで利用可能である。
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