随着快消行业线下快速发展,各大厂家纷纷抢占线下市场,文章针对快消零售行业的主要业务场景,即业务员对货架商品的陈列识别和商品清点统计,提出基于深度学习神经网络的图像识别和目标检测的货架商品识别的方案。该方案针对快消行业场景特色选择模型,进行预处理图像和提取特征等操作,从而提高模型识别准确度和速度。设计方案通过模型给出包括商品的单品品类数、排面数等关键数据信息,对提高员工效率,降低企业成本,推动零售行业的线下扩张与发展,具有重要的现实意义。
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