Aplicación de reconocimiento de imágenes para productos en el sector retail

Abstract

En este trabajo de revisaremos varios artículos de investigación referidos a la detección de objetos usando Deep Learning u otras técnicas, con el fin de responder cuatro preguntas planteadas. Las respuestas a estas preguntas nos dirán como manejaron los autores de los artículos revisados diversas situaciones ocurridas durante su experimentación para detectar objetos de diferentes tipos. A partir de ello, la información recopilada debe servir como base para posteriormente implementar un propio modelo de reconocimiento usando YOLO y un data set personalizado a productos encontrados en un retail.

El análisis de los documentos está basado en el enfoque científico planteado por Kitchenham & Charters (2007) y por Wong et al. (2017). Básicamente agruparemos los documentos por una taxonomía siguiendo una serie de pasos previos y basados en una planificación.

In this work we will review several research articles related to the detection of objects using Deep Learning or other techniques, in order to answer four questions. The answers to these questions will tell us how the authors of the reviewed articles handled various situations that occurred during their experimentation to detect objects of different types. From this, the information collected should serve as a basis to subsequently implement an own recognition model using YOLO and a personalized data set for products found in a retail store.

The analysis of the documents is based on the scientific approach proposed by Kitchenham & Charters (2007) and for Wong et al. (2017). We will group the documents by a taxonomy following a series of previous steps and based on a planning.