摘要 在自助售货机中实现自动可视化结账的目标检测在零售业中引起了广泛的关注。 然而，一些关键性的挑战还没有得到足够的重视。 首先，迫切需要大规模、高质量的零售图像数据集来训练和评估检测模型。 其次，训练有素的模型应该能够以较低的成本应对频繁增加的新产品，而大多数前沿模型则不能。 本文提出了一种新的分层的大规模目标检测数据集——货架取货(TGFS)，包含24个细粒度和3个粗类的38K图像。 提出了