SKU110K-DenseDet : 店舗内の商品を検出できる機械学習モデル

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ailia.AI 編集部

ailia SDKで使用できる機械学習モデルである「SKU110K-DenseDet」のご紹介です。エッジ向け推論フレームワークであるailia SDKailia MODELSに公開されている機械学習モデルを使用することで、簡単にAIの機能をアプリケーションに実装することができます。

SKU110K-DenseDetの概要

SKU110K-DenseDetは店舗内の商品を検出できる機械学習モデルです。スーパーマーケットの棚から、商品のBounding Boxを検出することができます。カテゴリは存在せず、商品があるかないかだけを検出します。

出典:https://github.com/Media-Smart/SKU110K-DenseDet

A Solution to Product detection in Densely Packed Scenes

This work is a solution to densely packed scenes dataset SKU-110k. Our work is modified from Cascade R-CNN. To solve…

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GitHub – Media-Smart/SKU110K-DenseDet: A state of art detector for densely packed scenes dataset…

A state of art detector for densely packed scenes dataset SKU-110K. For more information, please read our technical…

github.com

SKU110Kについて

SKU110Kは2019年4月に公開された商品検知のためのデータセットです。1000を超える世界中(United States、Europe、East Asia)のスーパーマーケットの携帯電話で撮影した画像を含んでいます。バウンディングボックスは手動でアノテーションされています。学習用には8233枚の画像で90968のBouding Box、検証用には2941枚の画像で432312のBounding Boxを含んでいます。

出典:https://arxiv.org/pdf/1904.00853.pdf

GitHub – eg4000/SKU110K_CVPR19

Dataset and Codebase for CVPR2019 “Precise Detection in Densely Packed Scenes” [Paper link] A typical image in our…

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Precise Detection in Densely Packed Scenes

Man-made scenes can be densely packed, containing numerous objects, often identical, positioned in close proximity. We…

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SKU110K-DenseDetのアーキテクチャ

SKU110K-DenseDetはMMDetectionを使用して学習されています。Cascade R-CNNを使用し、58.0%のmAPを達成しています。BackboneはResNXt-101を使用しています。

SKU110Kは小さい物体を多く含むため、通常の物体検出のアーキテクチャと認識解像度では精度が出ないという問題があります。そこで、データセットを2560×2560にリスケールして使用しています。

また、GPU memoryが少ない環境でCropして検知することを想定して、学習時にRandom Cropを使用しています。

SKU110Kは平均で1画像につき150のBounding Boxを含みます。これはMS COCOよりも大幅に多く、デフォルトHyper Parametersでは精度が出ません。そこで、RPNとR-CNNのMax Positive Sample Numberを調整しています。

SKU110K-DenseDetの使用方法

ailia SDKでSKU110K-DenseDetを使用するには下記のコマンドを使用します。Backboneが巨大なため、GPUメモリが少ない環境では、-e 0を指定してCPUモードで実行してください。

$ python3 sku110k-densedet.py -i input.jpg -e 0

ailia-models/object_detection/sku110k-densedet at master · axinc-ai/ailia-models

(Image from https://github.com/eg4000/SKU110K_CVPR19) Shape : (1, 3, 2560, 2560) det_bboxes shape : (n, 5) det_labels…

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