基于改进 YOLOv10 的零售增强型自助结账系统
计算机视觉与模式识别
2024-08-19 v2
摘要
随着深度学习技术的快速发展，计算机视觉在零售自动化中展现了巨大潜力。本文提出了一种基于改进 YOLOv10 网络的新型零售自助结账系统，旨在提升结账效率并降低人力成本。我们通过对 YOLOv10 模型进行针对性优化，引入 YOLOv8 的检测头结构，从而显著提升了商品识别准确率。此外，我们开发了一种针对自助结账场景的后处理算法，以进一步增强系统的应用效果。实验结果表明，我们的系统在商品识别准确率和结账速度两方面均优于现有方法。本研究不仅为零售自动化提供了新的技术解决方案，也为深度学习模型在真实场景中的优化应用提供了有价值的见解。
引用
@article{arxiv.2407.21308,
title = {Enhanced Self-Checkout System for Retail Based on Improved YOLOv10},
author = {Lianghao Tan and Shubing Liu and Jing Gao and Xiaoyi Liu and Linyue Chu and Huangqi Jiang},
journal= {arXiv preprint arXiv:2407.21308},
year = {2024}
}