基于迁移学习的商品图像检测方法

摘要：

近年来,对象识别方法被应用到多个领域.如人脸检测,车辆检测.然而模型训练所需要的边框标定需要很大的工作量.本文通过基于迁移学习的方法,将物体检测任务迁移到商品检测,且不需要边框标定.本文在分类层和边框回归层之间建立关系层,来学习两种任务之间的关联.本文建立了一个商品数据集,并提出了一种深度学习训练方法,解决了可旋转物体的检测问题.基于Faster RCNN框架,本文提出一种候选选择方法,可以在无边框标定情况下训练商品分类.本文提出的商品检测方法不需要边框标定,而且很容易训练并应用到其它数据集.

关键词：物体检测、迁移学习、关系层、深度学习训练方法、边框标定

所属期刊栏目：27

资助基金：中科院先导专项课题 XDA06011203

在线出版日期：2018-11-02（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：226-231