传单广告中的细粒度商品分类
计算机视觉与模式识别
2023-05-08 v1 机器学习
摘要
本文描述了一个首个公开可用的基于传单图像的细粒度商品识别数据集。我们利用多年来从不同欧洲零售商处收集的广告传单,提供了总计 41.6k 张人工标注的、涵盖 832 个类别的商品图像。此外,我们针对这一细粒度商品分类任务研究了三种不同方法:基于图像分类、基于文本分类,以及基于图像与文本分类。其中“基于文本分类”方法使用直接从传单商品图像中提取的文本。我们表明,以图像和文本作为输入的联合方式可改善视觉上难以区分商品的分类。最终模型达到了 96.4% 的准确率与 99.2% 的 Top-3 得分。我们在 https://github.com/ladwigd/Leaflet-Product-Classification 发布了代码。
引用
@article{arxiv.2305.03706,
title = {Fine-Grained Product Classification on Leaflet Advertisements},
author = {Daniel Ladwig and Bianca Lamm and Janis Keuper},
journal= {arXiv preprint arXiv:2305.03706},
year = {2023}
}