AI 技术的落地实践与应用越来越方便，随着各种强大的数据集发布，机器学习模型训练无需再亲自采集数据，数据训练集唾手可得。拥有强大的零售货架商AI 技术的落地实践与应用越来越方便，随着各种强大的数据集发布，机器学习模型训练无需再亲自采集数据，数据训练集唾手可得。拥有强大的零售货架商品识别经验的品览，近期正式发布了 RP2K 零售品数据集品识别经验的品览，近期正式发布了 RP2K 零售品数据集不同于一般聚焦新产品的数据集，RP2K 收录了超过 50 万张零售商品货架图片，商品种类超过 2000 种，该数据集是目前同类别数据集中产品种类数量之最，同时所有图片均来自于真实场景下的人工采集，针对每种商品，我们提供了十分详细的注释，包含尺寸/形状/味道等特征摘要RP2K，这是一种用于细粒度图像分类的新的大型零售产品数据集。与以前针对较少产品的数据集不同，我们在属于2000种不同产品的货架上收集了500,000多种零售产品图像。我们的数据集旨在推动零售对象识别的研究，该对象具有大量应用，例如自动货架审核和基于图像的产品信息检索。我们的数据集具有以下属性：就产品类别而言，它是迄今为止规模最大的数据集。所有图像都是在自然采光的零售商店中手动捕获的，与实际应用场景相匹配。我们为每个对象提供丰富的注释，包括大小，形状和风味/气味。我们相信我们的数据集可以使计算机视觉研究和零售行业受益。论文原文下载地址：https://arxiv.org/pdf/2006.12634.pdf备用下载地址：https://pan.baidu.com/s/1PhZCiuRWcjqb60ZWY8HWiw 提取码：vjia 数据集下载官方下载地址：https://www.pinlandata.com/rp2ksjjxz备用下载地址：测试集：https://pan.baidu.com/s/11GhElLTnbwKAg0fkIdGgGA 提取码：pe4p训练集：https://pan.baidu.com/s/1lKrvkP9R11VXHYpUvNP0OQ 提取码：sk1gRP2K数据集概述信息RP2K数据集的分类信息样本图片来自我们的数据集的样本图像。货架上的精确零售产品识别被认为具有很高的挑战性，因为：同一生产线中的产品可能具有不同的尺寸，并且它们通常具有相似的外观但价格不同。图像尺寸无法反映产品的实际尺寸。制造商通常会为一条产品线制造多种口味，但是它们的外观在标签上只有细微的差别。根据产品在货架上的放置位置，可以以不同的相机角度拍摄产品图像。由于相机变形，图像也可能被拉伸。同行比较与其他数据集相比，RP2K数据集显示了大量类别，同时保持了相当数量的图像。数据收集管道RP2K数据收集流程的管道。RP2K的照片收集器首先在500多家不同的零售商店中分发，并收集了超过1万张高分辨率货架图像。然后，RP2K使用预训练的检测模型来提取感兴趣的潜在对象的边界框。之后，RP2K的人工注释者会丢弃不正确的边界框，包括严重遮挡的图像和不是有效零售产品的图像。其余图像由注释器注释。细粒度识别中的长尾问题细粒度识别中的长尾问题。随着可用图像数量的减少，识别精度趋于降低。原文：https://www.pinlandata.com/rp2k_dataset