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货架商品巡检对于线下商超具有重要的作用，它能够帮助经营者了解货架上的商品类别、可视排面占比、缺货率等关键指标。长期以来，货架巡检都是由人工来完成，效率低下，成本高昂，并且容易出错。而基于计算机视觉的货架巡检可以准确并快速的采集到货架上的商品信息，让管理者实时把控终端销量、库存、铺货等情况。

对货架上的商品进行信息统计，需要对商品进行识别。从技术的角度来看，货架商品识别分为两部分：目标检测和商品识别。

目标检测是希望找出图像中所有感兴趣的目标，用bounding box把目标框出。目标检测技术主要分为Two-Stage算法和One-Stage算法，Two-Stage算法包括R-CNN、Fast R-CNN、Faster R-CNN等，One-Stage算法包括YOLO、SSD、CornerNet和CenterNet，通过实验对比发现Two-Stage算法准确率高但速度慢，One-Stage算法速度快但准确率低。如何同时保证准确率和速度一直是众多目标检测从业者面临的挑战之一。

商品识别是根据检测目标识别出各自的商品种类，由于同一类商品在视觉上有很大的相似、拍摄角度导致商品信息不全等原因，加大了商品区分的难度。那么，如何有哪些方法来解决这些难点呢？

为此，我们邀请到品览数据技术合伙人魏勋进行直播讲解，主题为《图像识别与目标检测在货架快消商品智能巡检中的应用》。品览是一家专注于通用物品识别的公司，有商品识别、零部件识别、目标检测等多项技术，2019年品览获得微软“金牌合作伙伴”认证。

魏勋老师将从图像识别与目标检测的发展历史出发、讲解实现准确商品检测与识别的方法及在货架巡检的应用。

AI零售合辑是智东西公开课针对计算机视觉在实体零售场景和智能零售设备中应用与落地所推出的全新合辑，目前已上线两讲，第一讲由悠络客产品总监刘承鑫以《AI如何赋能零售门店》为主题，讲解应用在零售门店的计算机视觉及其在终端部署的解决思路。第二讲由织点智能刘思伟以《商品识别算法在收银结算场景的应用与落地》为主题，讲解收银结算场景下，商品识别难点、模型选择和落地方案。

本次讲解我们将设置主讲群，并会邀请讲师入群。加入主讲群，你除了可以免费收听直播之外，还能直接和讲师认识及交流。当然，你还可以结识更多的技术大牛。

想要加入主讲群的朋友可以扫描上方海报底部的二维码添加小助手苍苍（ID：zhidxclass004）进行申请，备注“姓名-公司/学校/-职位/专业”的朋友可以优先审核通过哦。

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