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本发明公开了一种货架陈列检测方法，通过两次迁移学习作为检测模型和识别模型的实现基础，从通用多类别的目标检测到特定场景特定类别的目标检测，从一般类别的图像特征提取到具体类别的图像特征提取，充分挖掘了深度学习网络模型复用的潜力，能够以较小的训练代价获得较好的检测和识别效果。将商品检测的任务拆分为目标检测与目标识别两个子任务，采用检测模型与识别模型相协同的方式加以完成。检测模型和识别模型是两个相互独立的模型，通过两个模型的协同操作能够有效地保障最终陈列检测结果的可靠性和准确性。本发明还提供了一种装置及
(19)中华人民共和国国家知识产权局
(12)发明专利
(10)授权公告号 CN 113743382 B
(45)授权公告日 2022.01.25
(21)申请号 202111296865.3 G06N 3/08 (2006.01)
(22)申请日 2
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