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[2T1-GS-10-04] One-shot深層距離学習による商品画像照合
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キーワード:深層距離学習、画像識別、小売
小売業において,商品管理や棚割り作業の効率化のために,商品棚にある商品をAIで特定したいというニーズが高まっている.商品棚から物体検出された個々の商品画像をデータベース画像と照合し特定する画像照合技術には,店舗毎に異なる照明環境や陳列状態下において,類似デザインを含む数百~数千商品を峻別できること,また頻繁な商品デザイン変更に追随できることが求められる.更に,通常は商品毎に学習に使える画像枚数も限られる.このような課題に対して有効なアプローチとして深層距離学習があり,本研究では,one-shot画像からのデータ拡張,クラスタワイズ引力/斥力機構,エポック毎pairwise semi-hard negativeマイニング,バックボーンCNNでのself-attention機構の活用,などを導入し性能獲得を図った.Recall@5性能は学習済みカテゴリで約97%,未学習カテゴリで約95%を達成した.距離学習の特性により,誤照合の修正作業も効率化が可能である.
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