《表4 商品SKU分类方法对比》

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《基于深度神经网络的货架商品识别方法》

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该方法优于上述其他方法的原因主要有：特征提取效果优异，使用的ResNet-50特征提取网络能够提取2048维度的特征信息，相较于方法[3—4，13—15]中的Hough，HOG，SIFT，SURF等特征提取器，提取的特征信息更加丰富，语义信息层次更多；用Anchor，FPN和数据增强，能够在多尺度、多角度以及不同光线效果下密集地检测图片中的商品，这优于其他方法[3—4，13]使用的滑窗匹配；更丰富的特征下，A-softmax分类器可比其他方法[13—15]中的SVM更好地分类相似商品。