1. Preparación de datos: recopile un conjunto de conjuntos de datos de entrenamiento que contengan imágenes de productos y cuadros de anotaciones correspondientes.
2. Selección de modelo: seleccione un modelo de algoritmo de visión artificial adecuado para la operación del marco de imagen del producto.
3. Entrenamiento del modelo: utilice el conjunto de datos de entrenamiento para entrenar el modelo seleccionado.
4. Evaluación del modelo: utilice el conjunto de datos de prueba para evaluar el modelo entrenado.
5. Implementación del modelo: implemente el modelo entrenado en aplicaciones reales.
6. Operación del cuadro de imagen: en aplicaciones prácticas, ingrese imágenes del producto en el modelo entrenado y el modelo generará uno o más cuadros para representar la ubicación y los límites del producto detectado.