論文の概要: A Region-Based Deep Learning Approach to Automated Retail Checkout

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2204.08584v1
• Date: Mon, 18 Apr 2022 23:08:26 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-04-20 14:30:34.266746
• Title: A Region-Based Deep Learning Approach to Automated Retail Checkout
• Title（参考訳）: 地域別深層学習による小売チェックアウトの自動化
• Authors: Maged Shoman, Armstrong Aboah, Alex Morehead, Ye Duan, Abdulateef Daud, Yaw Adu-Gyamfi
• Abstract要約: 本稿では、カスタマイズされたYOLOv5オブジェクト検出パイプラインとDeepアルゴリズムを用いて、製品カウントを自動化する新しい領域ベースのディープラーニング手法を提案する。 提案手法は2022年のAI City Challenge, Track 4で4位となり,F1スコアは0.4400であった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.145702626801786
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Automating the product checkout process at conventional retail stores is a task poised to have large impacts on society generally speaking. Towards this end, reliable deep learning models that enable automated product counting for fast customer checkout can make this goal a reality. In this work, we propose a novel, region-based deep learning approach to automate product counting using a customized YOLOv5 object detection pipeline and the DeepSORT algorithm. Our results on challenging, real-world test videos demonstrate that our method can generalize its predictions to a sufficient level of accuracy and with a fast enough runtime to warrant deployment to real-world commercial settings. Our proposed method won 4th place in the 2022 AI City Challenge, Track 4, with an F1 score of 0.4400 on experimental validation data.
• Abstract（参考訳）: 従来の小売店での商品チェックアウトプロセスの自動化は、一般的に社会に大きな影響を与える可能性がある。 この目標に向けて、迅速な顧客チェックアウトのための自動プロダクトカウントを可能にする、信頼できるディープラーニングモデルが、この目標を現実にすることができる。 本研究では、カスタマイズされたYOLOv5オブジェクト検出パイプラインとDeepSORTアルゴリズムを用いて、製品カウントを自動化する新しい領域ベースのディープラーニング手法を提案する。 本手法は,実世界の商用環境へのデプロイを保証し,十分な精度と高速なランタイムで予測を一般化できることを,実世界のテストビデオで実証した。 提案手法は2022年のAI City Challenge, Track 4で4位となり,F1スコアは0.4400であった。

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