一种用于智能零售视觉结算的增量学习方法OA北大核心CSTPCD
Incremental learning method for intelligent retail automatic check-out
为了解决智能零售视觉结算任务中的增量学习问题,提出一个新颖的基于数据增广的三元组模型,由合成网络、渲染网络和检测网络组成.合成网络与渲染网络协同学习,将单品示例图像以数据增广方式生成分布接近真实数据的渲染视觉结算图像.在增量学习阶段,原有产品和新产品的示例图像协同学习,生成包含新产品的结算图像.所有渲染视觉结算图像被用于训练检测网络,训练好的模型能同时识别原有产品和新产品.试验结果表明,该模型具有相较于现有增量学习方法更优异的对抗灾难性遗忘能力,…查看全部>>
To deal with the incremental learning issue of intelligent retail automatic check-out,a novelty data-argument-based triplet model is proposed,which consists of the synthesizer network,the renderer network and the detector network.Specifically,the synthesizer network and the renderer network learn collaboratively to generate rendered check-out images with distribution close to the real data by synthesizing and rendering the single-product example images with …查看全部>>
陈昊;魏秀参;肖亮
南京理工大学 计算机科学与工程学院,江苏 南京 210094南京理工大学 计算机科学与工程学院,江苏 南京 210094南京理工大学 计算机科学与工程学院,江苏 南京 210094
计算机与自动化
视觉结算增量学习合成渲染目标检测
automatic check-outincremental learningsynthesizerrendererobject detection
《南京理工大学学报（自然科学版）》 2024 (1)
基于张量低秩和深度先验的高光谱与多光谱图像融合理论与方法
74-81,8
国家重点研发计划青年科学家项目(2021YFA1001100)国家自然科学基金(6227223161871226)江苏省自然科学基金青年基金项目(BK20210340)中国人工智能学会-华为MindSpore学术奖励基金(CAAIXSJLJJ-2022-001B)江苏省地质局科研项目(2023KY11)
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