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旷视科技发布最大商品识别数据集，推动新零售自动收银场景落地( 五 )

难易：针对结算图设计了三种难度：Easy、Medium 和 Hard，包含的商品类别数和数量分别为：

旷视科技发布最大商品识别数据集，推动新零售自动收银场景落地

表 2：结算图的三种难度。

强弱：在监督信息层面，我们为每张 RPC 的结算图均提供了由弱（Shopping List）到中（Point）再到强（Product BBox）的三种强度监督信息。

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图 5：结算图的三种强度监督信息。

RPC 数据集基准

ACO 基线方法

旷视在本文提出了 4 个 ACO 基线方法，分别是 1）Single，2）Syn，3）Render 和 4）Syn+Render。

只使用 RPC 数据集单品图的标注信息，且直截了当地把这些单品图用于训练，这种策略即是首个基线方法，称之为 Single。另外，本文使用的检测器是 ResNet101 作为 Backbone 的特征金字塔网络 FPN。

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