論文の概要: An Improved Deep Learning Approach For Product Recognition on Racks in Retail Stores

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2202.13081v1
• Date: Sat, 26 Feb 2022 06:51:36 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-03-03 11:29:12.453858
• Title: An Improved Deep Learning Approach For Product Recognition on Racks in Retail Stores
• Title（参考訳）: 小売店における商品認識のための深層学習手法の改良
• Authors: Ankit Sinha, Soham Banerjee and Pratik Chattopadhyay
• Abstract要約: 小売店における自動製品認識は、コンピュータビジョンとパターン認識の領域における重要な現実世界のアプリケーションである。 我々は、Faster-RCNNベースのオブジェクトローカライザとResNet-18ベースのイメージエンコーダからなる2段階物体検出認識パイプラインを開発した。 各モデルは、より優れた予測のために適切なデータセットを使用して微調整され、各クエリイメージ上でデータ拡張が行われ、ResNet-18ベースの製品認識モデルを微調整するための広範なギャラリーセットが作成される。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.470815298095903
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Automated product recognition in retail stores is an important real-world application in the domain of Computer Vision and Pattern Recognition. In this paper, we consider the problem of automatically identifying the classes of the products placed on racks in retail stores from an image of the rack and information about the query/product images. We improve upon the existing approaches in terms of effectiveness and memory requirement by developing a two-stage object detection and recognition pipeline comprising of a Faster-RCNN-based object localizer that detects the object regions in the rack image and a ResNet-18-based image encoder that classifies the detected regions into the appropriate classes. Each of the models is fine-tuned using appropriate data sets for better prediction and data augmentation is performed on each query image to prepare an extensive gallery set for fine-tuning the ResNet-18-based product recognition model. This encoder is trained using a triplet loss function following the strategy of online-hard-negative-mining for improved prediction. The proposed models are lightweight and can be connected in an end-to-end manner during deployment for automatically identifying each product object placed in a rack image. Extensive experiments using Grozi-32k and GP-180 data sets verify the effectiveness of the proposed model.
• Abstract（参考訳）: 小売店舗における自動製品認識は、コンピュータビジョンとパターン認識の領域において重要な実世界応用である。 本稿では,小売店舗のラックに置かれている商品のクラスを,ラックの画像とクエリ/製品画像から自動的に識別する問題について考察する。 我々は、ラック画像中のオブジェクト領域を検出するFaster-RCNNベースのオブジェクトローカライザと、検出された領域を適切なクラスに分類するResNet-18ベースのイメージエンコーダからなる2段階オブジェクト検出認識パイプラインを開発することにより、既存のアプローチの有効性とメモリ要件の観点から改善する。 各モデルは、より優れた予測のために適切なデータセットを使用して微調整され、クエリイメージ毎にデータ拡張が行われ、ResNet-18ベースの製品認識モデルを微調整するための広範なギャラリーセットが作成される。 このエンコーダは、オンライン・ハード・ネガティブ・マイニングの戦略に従って三重項損失関数を用いてトレーニングし、予測を改善する。 提案するモデルは軽量で,デプロイ時にエンドツーエンドで接続可能で,ラックイメージに配置された各製品オブジェクトを自動的に識別する。 grozi-32kおよびgp-180データセットを用いた広範な実験により,提案モデルの有効性が検証された。

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