| 基于SAM和pix2pix的商品数据集生成网络 | |
| 所屬分類：技术论文 | |
| 上傳者：wwei | |
| 文檔大小：4813 K | |
| 標簽： 商品识别 SAM pix2pix | |
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| 文檔介紹：针对商品包装快速变换带来的商品数据集采集和标注过程繁琐的问题，设计了一种基于SAM和pix2pix的商品数据集生成网络。该网络以单个商品多角度图像作为输入，生成与实际结算场景相近似的数据集。在RPC大型商品数据集上进行数据集生成，在YOLOv7、Fast R-CNN、AlexNet三种目标检测网络上验证生成数据集对目标检测效果的提升。实验结果表明，生成数据集融合到原数据集后用于训练模型能够有效提升商品识别准确率，并且与真实数据集相比具有较好的替代性。相较于原数据集，融合生成数据集三个网络上识别精度分别提升7.3%、4.9%、7.8%。通过该方法，显著提高了模型训练的效率与实用性，减轻传统商品数据集采集与标注所需的人力物力投入。 | |
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