1. 研究目的与意义（文献综述包含参考文献）
一、引言商品自动化结算旨在实现零售商店结算流程中的自动化，顾客不需要将商品摆放在传送带上排队等待收银员扫描条形码进行收银，只需将商品平铺在结算台上，随后就完成无现金支付。
商品自动化结算减少了物料成本和人工成本，提高了结算效率，从而提升了顾客的购物体验。
其主要流程包括商品识别、无现金支付等，而商品识别作为自动化结算流程最重要的一环需要识别出结算台上每个商品并进行计数，需要具备识别种类多、准确率高、速度快的特点。
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2. 研究的基本内容、问题解决措施及方案
要解决的问题：1.如何使训练样本更为均衡？2.如何解决训练数据与真实数据存在巨大差距的问题？3.如何使用无标签样本训练以降低大量人工标注的成本？4.如何保证具有实时性？5.如何在保证实时性的前提下提高精度？6.如何解决结算场景下的重叠问题？拟采用的研究途径：1.通过复制粘贴方法，人工合成数据，控制每类商品在图片中出现的次数来达到样本均衡。
2.通过风格迁移使训练数据与真实数据更为接近3.使用伪标签学习，通过借助无标签的数据来提升有监督过程中的模型性能4.使用轻量型卷积神经网络和模型压缩来保证实时性5.尝试使用Mosaic数据增强技术、多模型融合技术、测试时数据增强技术提高精度。
6.使用mixup数据增强技术一定程度上解决重叠问题，借鉴行人重识别中的重叠问题使用Repulsion Loss损失函数。
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