基于TensorFlow的商品陈列货架目标检测算法研究与实现

• 作 者: 廖珈艺 张新阳 代娱乐
• 机 构: 成都理工大学
• 出 处: 现代计算机
• 发表日期: 2019年35期
• 关键词: 目标检测 FASTER R-CNN SSD 深度学习 计算机视觉 Object DetectionFaster R-CNNSSDDeep LearningCom
• 基金项目: 成都理工大学大学生创新创业训练计划项目

目标检测是计算机视觉中重要的研究领域,它生产生活的各方面都有广泛的应用价值。随着深度学习的迅速发展,基于深度学习的目标检测算法从性能上和效果上都超过传统算法。介绍Faster R-CNN和SSD两种基于深度学习目标检测算法,并且通过TensorFlow深度学习框架实现上述算法在商品陈列货架上的应用。通过实验对比发现,SSD算法的检测速度快于Faster R-CNN,但检测效果和准确率略低于Faster R-CNN。