現在，セルフレジや RFID を使ったレジ等が普及してきている．その中で，画像認識による自動レジが提案され開発がされている．しかし，問題点として，商品同士が重なって見えないなどオクルージョンへの対処が挙げられる．実際に，開発されている自動レジではカゴを使わず商品が重ならないように置くなど制約が多い．そこで本研究では，画像認識による商品識別システムのためのオクルージョンを考慮した認識手法について提案する．今回は前段階として，物体検出の既存手法である YOLOv3 と CompotisionalNets を用いて精度や実行速度などの比較を行う．これにより認識手法を確立できれば，仕事の効率化に繋がると考えられる．