为不同数据集创建视力管道来解决计算机视觉任务是一个复杂且耗时的过程。目前，这些管道是在域专家的帮助下开发的。此外，除了依靠经验，反复试验或使用基于模板的方法外，没有系统的结构来构建视觉管道。由于选择合适的算法来实现特定视觉任务的搜索空间是大型的人类探索，以找到良好的解决方案需要时间和精力。为了解决以下问题，我们提出了一种动态和数据驱动的方式，以确定一组适当的算法，该算法适合构建视觉管道以实现目标任务。我们介绍了一种辅助的变压器体系结构，并采用了深厚的强化学习，以推荐可以在视觉工作流的不同阶段合并的算法。该系统既强大又适应环境的动态变化。实验结果进一步表明，我们的方法还很好地推荐了训练时未使用的算法，因此减轻了在测试期间引入的新算法上对系统进行重新训练的需求。
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自动零售商店管理系统需要库存跟踪，商店监控和异常校正。最近对自动零售商店管理的尝试主要面临着对异常检测的看法，以及在执行异常校正方面的移动操作中引起的新挑战。对于该域中的可扩展解决方案是必要的。
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