RPC:大规模零售商品结算数据集
计算机视觉与模式识别
2019-01-23 v1
摘要
近年来,将计算机视觉技术融入零售行业的兴趣渐增。自动结算(ACO)是该领域关键问题之一,旨在从待购商品图像中自动生成购物清单。该问题的主要挑战来自商品类别的大规模与细粒度特性,以及因商品持续更新而难以采集反映真实结算场景的训练图像。尽管具有显著实用与研究价值,该问题在计算机视觉界未获广泛研究,主要由于缺乏高质量数据集。为填补此空白,本工作提出一个新数据集以推动相关研究。我们的数据集具有以下特点:(1) 就商品图像数量与商品类别而言,皆是迄今最大数据集。(2) 包含受控环境下拍摄的单品图像与结算系统拍摄的多品图像。(3) 为结算图像提供不同层级标注。与现有数据集相比,我们的更贴近真实设定并可衍生多种研究问题。除数据集外,我们还用多种方法在该数据集上基准测试了性能。数据集与相关资源见 \url{https://rpc-dataset.github.io/}。
引用
@article{arxiv.1901.07249,
title = {RPC: A Large-Scale Retail Product Checkout Dataset},
author = {Xiu-Shen Wei and Quan Cui and Lei Yang and Peng Wang and Lingqiao Liu},
journal= {arXiv preprint arXiv:1901.07249},
year = {2019}
}
备注
Project page: https://rpc-dataset.github.io/