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Deep Learning for Retail Product Recognition: Challenges and TechniquesAprendizaje profundo para el reconocimiento de productos en el comercio minorista: Retos y técnicas

Resumen

Tardar en identificar los productos esperados y esperar a la caja en una tienda son escenas comunes que todos encontramos en nuestra vida cotidiana. La realización del reconocimiento automático de productos tiene una gran importancia para el progreso económico y social porque es más fiable que la operación manual y permite ahorrar tiempo. El reconocimiento de productos a través de imágenes es una tarea difícil en el campo de la visión por ordenador. Cada vez se tiene más en cuenta debido a las grandes perspectivas de aplicación, como la caja automática, el seguimiento de las existencias, el cumplimiento del planograma y la asistencia a los discapacitados visuales. En los últimos años, el aprendizaje profundo disfruta de una floreciente evolución con enormes logros en la clasificación de imágenes y la detección de objetos. Este artículo tiene como objetivo presentar una revisión bibliográfica exhaustiva de la investigación reciente sobre el reconocimiento de productos minoristas basado en el aprendizaje profundo. Más específicamente, este artículo revisa los desafíos clave del aprendizaje profundo para el reconocimiento de productos minoristas y discute las técnicas potenciales que pueden ser útiles para la investigación del tema. A continuación, proporcionamos los detalles de los conjuntos de datos públicos que podrían utilizarse para el aprendizaje profundo. Por último, concluimos los avances actuales y señalamos nuevas perspectivas para la investigación de campos relacionados.

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