項(xiàng)目投資價(jià)值分析、項(xiàng)目收益數(shù)據(jù)分析
項(xiàng)目穩(wěn)定回報(bào)論證
項(xiàng)目數(shù)據(jù)分析
項(xiàng)目風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估報(bào)告
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人工智能一浪接一浪地席卷全球，AI的其中一個(gè)重要分支——計(jì)算機(jī)視覺，也如雨后春筍，不斷涌現(xiàn)出新的想法和應(yīng)用。人臉識(shí)別已經(jīng)逐漸滲透我們的日常生活，機(jī)器能夠認(rèn)準(zhǔn)人臉，想必大家都有所耳聞；而另一類計(jì)算機(jī)視覺的應(yīng)用，是進(jìn)行商品識(shí)別。
當(dāng)前新興的一些無人零售店，背后就需要機(jī)器對(duì)商品進(jìn)行自動(dòng)識(shí)別，拍圖購物、AR互動(dòng)營銷等場景，也運(yùn)用了商品識(shí)別技術(shù)。人工智能商業(yè)公司ImageDT，則利用商品圖像識(shí)別技術(shù)提供2B商業(yè)服務(wù)，包括基于互聯(lián)網(wǎng)圖片大數(shù)據(jù)的商業(yè)分析，以及基于門店貨架識(shí)別的渠道數(shù)據(jù)洞察，幫助消費(fèi)品企業(yè)提升業(yè)績。今天，圖醬就跟大家科普應(yīng)用在無人店、新零售中的商品識(shí)別技術(shù)。
數(shù)據(jù)邏輯
1. 讓小孩“記住”超市里的所有商品
我們教一個(gè)小孩識(shí)物的時(shí)候，比如“蘋果”，首先要讓他反復(fù)的看到 “蘋果”，他便能認(rèn)識(shí)“蘋果”;他可能會(huì)認(rèn)錯(cuò)，把“梨”認(rèn)成“蘋果”，這個(gè)時(shí)候應(yīng)該幫他指出來。小孩看到的“蘋果”越多，辨識(shí)的能力就越強(qiáng)。
基于深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的人工智能，讓機(jī)器具備理解的能力，基本過程就像教一個(gè)小孩認(rèn)蘋果一樣。首先要有大量的數(shù)據(jù)， 比如“蘋果”的圖片;同時(shí)，要增加大量機(jī)器會(huì)認(rèn)錯(cuò)的“負(fù)樣本”，比如“梨”的圖片；然后經(jīng)過一個(gè)深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，反復(fù)學(xué)習(xí)，*終獲得一個(gè)有效的識(shí)別模型。對(duì)于快消商品的識(shí)別，我們不僅要認(rèn)出一個(gè)瓶子包裝，還要認(rèn)出是一瓶酸奶還是啤酒；不僅要認(rèn)出酸奶，還要認(rèn)出是哪個(gè)品牌的酸奶，甚至是哪個(gè)口味和規(guī)格。要讓機(jī)器能夠準(zhǔn)確識(shí)別成千上萬的快消商品SKU，是一項(xiàng)極其龐大而復(fù)雜的AI工程。
107數(shù)據(jù)采集
2. 讓機(jī)器獲得學(xué)習(xí)的原始素材
首先，我們需要梳理出所有的目標(biāo)商品清單，并設(shè)法獲得每一件商品的圖片數(shù)據(jù)。根據(jù)商品的特征辨識(shí)度，通常需要幾十到幾百張的有效圖片。數(shù)據(jù)采集是一套組合拳。電商平臺(tái)上擁有結(jié)構(gòu)化的商品介紹圖片以及大量的買家曬圖，社交平臺(tái)上也能獲取到大量的消費(fèi)者曬圖，是性價(jià)比*高的數(shù)據(jù)源。超市店內(nèi)的真實(shí)貨架數(shù)據(jù)，是*可靠的數(shù)據(jù)源，但獲取和后期處理的成本都比較高。除此之外，ImageDT還通過自主研發(fā)智能燈箱和智能采集車，模擬各種不同的場景對(duì)商品進(jìn)行360°拍攝從而建立龐大的訓(xùn)練 |
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