中新網北京12月16日電 (記者 孫自法) 記者16日從中國科學院軟件研究所(中科院軟件所)獲悉，該所智能軟件研究中心通過近2年的廣泛收集及測試研究，近日發布迄今全球最大的、可用于智能化消費的零售場景目標檢測計數聯合任務數據集——商超定位計數數據集(Locount)，共包含190多萬個商品實例標注信息，涵蓋140種商品類別。

Locount數據集填補了真實生活場景中檢測和計數聯合任務問題的空白，并定義了新的檢測計數任務及新的評價指標，為解決目標檢測領域嚴重遮擋問題提供重要基礎，其在日常生活場景中具有廣闊的應用前景，將帶來智能貨架管理、無人自助結算等智能化消費方式的變革。

該數據集中每個標注框均包含同類商品實例及其數量，與目前已有商品類型數據集相比，具有明顯優勢。同時，它也可以為現實場景中長尾分布、少樣本學習等多個潛在的研究方向提供基礎支持。

中科院軟件所智能軟件研究中心介紹說，實現智能化消費方式的核心難點在于解決目標檢測計數聯合任務領域中的遮擋問題。針對傳統目標檢測數據集的遮擋比例較少，尤其缺少多個目標之間嚴重遮擋的情況(例如多個目標重疊比例超過90%)，研究團隊提出一種同時進行對象定位和計數的新任務。此外，為評估不同算法在該任務上的性能，研究團隊還設計出一種新的評價標準，以反映算法出現目標丟失、對同一實例的重復檢測、錯誤檢測、錯誤計數等情況。

研究團隊表示，當前傳統方法和常見的深度學習網絡還無法很好地解決Locount提出的新挑戰，為了能更好研究復雜和密集場景下，尤其是目標高度重疊時的檢測和計數問題，他們希望更多科研人員能夠借助Locount數據集，探索出更準確、高效的任務解決思路和方法。