Aplicación de reconocimiento de imágenes para productos en el sector retail

• Autores: De la Torre Ganoza, Ricardo Jesús, Reyes Herrera, Alfonso
• Formato: tesis de grado
• Fecha de Publicación: 2023
• Institución: Universidad Peruana de Ciencias Aplicadas
• Repositorio: UPC-Institucional
• Lenguaje: español
• OAI Identifier: oai:repositorioacademico.upc.edu.pe:10757/667951
• Enlace del recurso: http://hdl.handle.net/10757/667951
• Nivel de acceso: acceso abierto
• Materia: Aprendizaje profundo; Visión por computadora; YOLO; Redes neuronales convolucionales; Mini markets; Deep learning; Computer vision; Convolutional neural networks; http://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.00.00; https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.02.04

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.