本发明公开了一种基于深度神经网络的货架相似商品的检测方法及装置。本发明通过将商品图像输入至一训练好的商品图像检测模型中,获得商品图像中各类商品的具体位置及分类结果。其中商品图像检测模型在训练时,利用线性判别分析方法对目标检测网络中间层的特征向量处理,以找到使得类间距离最大,类内方差最小的投影矩阵,然后再将中间层的特征向量投影到投影矩阵所对应的空间中,对投影后的特征向量使用聚类方法构建聚类损失来减小相同类别内的距离,增加不同类别间的距离,从而提高货架上相似商品的检测精度。
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📂 G06V10_25
👤 浙江工业大学
📅 2022-09-05