密集したシーンにおける精密検出

人工的なシーンは密集しており、多くの物体がしばしば同一のものとして近接して配置されています。本研究では、このようなシーンにおいて最新の物体検出器でも精密な物体検出が依然として挑戦的な最前線であることを示します。我々は、このような困難な状況に特化した新しい深層学習ベースの精密物体検出方法を提案します。本研究の貢献は以下の通りです：(1) 検出品質スコアとしてジャカード指数を推定するためのレイヤー；(2) 当社の品質スコアを使用して検出オーバーラップの曖昧さを解消する新しいEMマージングユニット；最後に、(3) 密集した小売環境を代表する広範で注釈付きデータセットSKU-110Kを提供し、極端な設定での訓練とテストに公開しています。SKU-110Kにおける検出テストとCARPKおよびPUCPR+におけるカウントテストにより、当社の方法が既存の最先端技術に対して大幅に優れていることが示されました。コードとデータセットは \url{www.github.com/eg4000/SKU110K_CVPR19} で公開されます。