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[Amazon SageMaker] 商品棚の品切れを検出してみました | DevelopersIO
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[Amazon SageMaker] 商品棚の品切れを検出してみました | DevelopersIO
1 はじめに CX事業本部の平内(SIN)です。 制度の高い物体検出モデルを作成するには、質の良い大量のデ... 1 はじめに CX事業本部の平内(SIN)です。 制度の高い物体検出モデルを作成するには、質の良い大量のデータセットが必要です。 商品棚に置かれている多数の商品(また、パッケージは定期的に更新されたりする)のデータセットを作成するとなると、非常にコストの高い作業となる事は容易に想像出来ます。 今回は、商品自体ではなく、商品が品切れとなった時の「背景」を学習させることで、少ない画像で、品切れ状態を検出するモデルを作成してみました。 最初に動作している状況です。品切れとなった部分が検出できている事を確認できます。 2 元データ 元データとして撮影した画像は、以下のようなものです。 (1) 商品がない状態 照明の加減を変化させて、5枚程度撮影しました。 (2) 商品がある状態 合成時に背景とするためのもので、こちらも照明の加減を変化させて20枚程度撮影しました。 3 品切れの背景のデータセット