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Deep Learning Approach for cosmetic product Detection and classification

Computers, Materials & Continua 2021年第10期69卷 713-725页

作者： Se-Won Kim Sang-Woong Lee Department of IT Convergence Engineering Gachon UniversitySeongnam13120Korea Department of Software Gachon UniversitySeongnam13120Korea

As the amount of online video content is increasing,consumers are becoming increasingly interested in various product names appearing in videos,particularly in cosmetic-product names in videos related to fashion,beauty,and ***,the identification of such products by using image recognition technology may aid in the identification of current commercial *** this paper,we propose a two-stage deep-learning detection and classification method for cosmetic ***,variants of the YOLO network are used for detection,where the bounding box for each given input product is predicted and subsequently cropped for *** use four state-of-the-art classification networks,namely ResNet,InceptionResNetV2,DenseNet,and EfficientNet,and compare their ***,we employ dilated convolution in these networks to obtain better feature representations and improve *** experiments demonstrate that YOLOv3 and its tiny version achieve higher speed and ***,the dilated networks marginally outperform the base models,or achieve similar performance in the worst *** conclude that the proposed method can effectively detect and classify cosmetic products.

关键词： cosmetic product detection cosmetic product classification deep learning

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