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RP2K

RP2K

5.9G
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Smart Retailing Classification

私たちのデータ収集プロセスのパイプライン。私たちの写真収集担当者は、まず500以上の異なる小売店に配属されました......

Data Structure ? 5.9G

    Data Structure ?

    *The above analysis is the result extracted and analyzed by the system, and the specific actual data shall prevail.

    README.md

    私たちのデータ収集プロセスのパイプライン。まず、写真収集担当者を500以上の異なる小売店に配置し、1万枚以上の高解像度の棚の画像を収集しました。次に、事前学習済みの検出モデルを使用して、潜在的な関心対象物体のバウンディングボックスを抽出します。その後、人間のアノテーターが誤ったバウンディングボックスを破棄します。これには、大きく遮蔽された画像や有効な小売商品ではない画像が含まれます。残りの画像はアノテーターによってアノテーション付けされます。

    RP2Kデータセットの分類情報


    RP2Kデータセットの分類情報

    16480905



    他のデータセットと比較すると、私たちのデータセットはかなり多くのカテゴリを持ちながら、適切な数の画像を維持しています。


    細粒度認識におけるロングテール問題。利用可能な画像の数が減少するにつれて、認識精度も低下する傾向があります。

    注意

    このデータセットとコードパッケージは、学術用途に無料で提供されています。自己責任で実行してください。その他の目的で使用する場合は、担当著者の彭靖天(pjt@pinlandata.com)にご連絡ください。

    @article{peng2020rp2k,
    title={RP2K: A Large-Scale Retail Product Dataset forFine-Grained Image Classification},
    author={Peng, Jingtian and Xiao, Chang and Wei, Xun and Li, Yifan},
    journal={arXiv preprint arXiv:2006.12634},
    year={2020}
    }

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