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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술대회자료
- 저자정보
- 발행연도
- 2022.6
- 수록면
- 2,155 - 2,158 (4page)
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Recently, the development of deep learning technology has enabled its application to the checkout-free store product recognition system. Nevertheless, a large amount of training data consisting of product overlapping or occlusion state samples is necessary to recognize the products displayed on the checkout-free store. In this paper, we propose a method that generates training dataset by utilizing deep learning based object segmentation and object contour information. We used a total of 30 different products to generate object merged training datasets, and then compared the mean average precision (mAP) of the YOLOv3 object detection network trained with each generated datasets. Our experimental results shows that the proposed deep learning based dataset improve the mAP from 85.28% to 93.34% compared to the color based segmentation dataset.
목차
Abstract
Ⅰ. Introduction
Ⅱ. Proposed Method
Ⅲ. Experimental Results
Ⅳ. Conclusion
References
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