CVPR 2019 | 实体零售场景下密集商品的精确探测
在购物超市中,商品陈列区中摆放了密集而繁多的商品,它们大多是相同或极其相似的,并且位置十分靠近。当前主流的检测网络在这种场景下充满挑战,效果并不是很理想。本文的精确物体检测就是在这种场景基于主流检测方法,提出了以下几个方面的改进:1)提出 Soft-IoU 层进行 IoU 的预测;2)引入一个基于 EM 算法的高斯混合聚类方法来解决探测重叠的问题;3)制作了公开数据集 SKU-110K,并在相关的零售场景数据集中进行训练和测试,包括 SKU-110K, CARPK 和 PUCPR+。