基于卷积神经网络的细粒度零售商品识别算法研究与应用
这是一篇关于商品识别,残差网络,注意力机制,RP2K数据集的论文, 主要内容为在零售行业由传统零售到智能零售的转型过程中,人工智能技术起着功不可没的作用。人工智能应用在零售行业的关键技术包括计算机视觉、智能语音、自然语言处理和知识图谱等。图像识别技术作为计算机视觉的热门研究方向,在零售行业被广泛应用在以图搜图、无人零售和货架牌面管理等方面。目前,在大规模、细粒度的商品图像下提升识别准确率是图像识别在以图搜图场景下面临的主要挑战。针对如何提高RP2K数据集上商品识别准确率的问题,构建基于互补注意力机制的商品识别模型RP2K-Net。RP2K是目前种类最多的商品分类数据集,该数据集收集了超过35万张零售商品的图片,其中商品的类别超过2000类。通过分析RP2K中标注数据的特点,在残差网络中加入了注意力机制,构建基于通道注意力机制的商品识别模型用于对比实验。考虑到通道注意力机制存在显著性特征信息提取不充分的问题,改进了注意力机制。在通道注意力机制中被抑制的通道上提取次级显著特征,并进行特征融合,提高特征维度,构建出RP2K-Net。在RP2K-Net基础上设计实现了一个细粒度商品识别系统。当用户上传一张商品图片时,系统经过商品识别和商品搜索,可以返回京东、淘宝和拼多多等多家电商平台对应商品,并展示给用户。用户点击某个商品后,进入商品详情页,此页面集成了商品历史价格,使用图表直观的展现该商品在过去一段时间的价格曲线,方便用户透明地了解商品价格。该系统适用于电商平台比价场景,使研究具有一定的应用价值。在RP2K数据集上进行商品识别实验,RP2K-Net在测试集上取得Top1准确率为95.65%,Top5准确率为99.31%。针对RP2K数据集的特点,在训练过程中实验多种数据增强操作,包括裁剪、缩放等基本数据增强操作和随机擦除策略、Cutout策略等。针对训练和测试时图像分辨率不同产生的感受野(Region of Interest,ROI)不同问题,进行实验设计和测试,分别优化训练和测试时输入网络的图像大小,提升了识别的准确率,最终将RP2K-Net模型的Top1准确率提升到96.16%。
基于卷积神经网络的细粒度零售商品识别算法研究与应用
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