人工智能一浪接一浪地囊括全球，AI的个一一个重要分支——计算机视觉，也如雨后春笋，赓续出现出新的设法主意和应用。人脸辨认已经逐渐渗入渗出我们的日常生活，机械可以或许认准人脸，想必大年夜家都有所耳闻;而另一类计算机视觉的应用，是进行商品辨认。

当前新兴的一些无人零售店，背后就须要机械对商品进行主动辨认，拍图购物、AR互动营销等场景，也应用了商品辨认技巧。人工智能贸易公司ImageDT，则应用商品图像辨认技巧供给2B贸易办事，包含基于互联网图片大年夜数据的贸易分析，以及基于门店货架识其余渠道数据洞察，赞助花费品企业晋升事迹。今天，图酱就跟大年夜家科普应用在无人店、新零售中的商品辨认技巧。

1. 让小孩“记住”超市里的所有商品

我们教一个小孩识物的时刻，比如“苹不雅”，起重要让他反复的看到 “苹不雅”，他便能熟悉“苹不雅”;他可能会认错，把“梨”认成“苹不雅”，这个时刻应当帮他指出来。小孩看到的“苹不雅”越多，辨识的才能就越强。

基于深度神经收集的人工智能，让机械具备懂得的才能，根本过程就锺教一个小孩认苹不雅一样。起重要有大年夜量的数据， 比如“苹不雅”的图片;同时，要增长大年夜量机械会认错的“负样本”，比如“梨”的图片;然后经由一个深度神经收集，反复进修，最终获得一个有效的辨认模型。对于快消商品的辨认，我们不仅要认出一个瓶子包装，还要认出是一瓶酸奶照样啤酒;不仅要认出酸奶，还要认出是哪个品牌的酸奶，甚至是哪个口味和规格。要让机械可以或许精确辨认成千上万的快消商品SKU，是一项极其宏大年夜而复杂的AI工程。

2. 让机械获灯揭捉?习的原始素材

起首，我们须要梳理出所有的目标商品清单，并设法获得每一件商品的图片数据。根据商品的特点辨识度，平日须要几十到几百张的有效图片。数据采集是一套组合拳。电商平台上拥有构造化的商品介绍图片以及大年夜量的买家晒图，社交平台上也能获取到大年夜量的花费者晒图，是性价比最高的数据源。超市店内的┞锋实货架数据，是最靠得住的数据源，但获取和后期处理的成本都比较高。除此之外，ImageDT还经由过程自立研发智能灯箱和智能采集车，模仿各类不合的场景对商品进行360°拍摄大年夜而建立宏大年夜的练习数据库，以词攀来获取最丰富的练习数据。

数据逻辑

数据标注

3. 有若干人工，才有若干智能采集到原始图片数据，平日会混淆很多“脏数据”，须要进行清洗;大年夜部分情况下，还须要对图片中的物体进行标注和分类。只有靠得住的数据才能产生高质量的辨认模型。在每一小我工智能公司，都有一支特别的部队——数据标注团队。ImageDT也不例外，在背后支撑这个团队的是一个充斥黑科技的标注体系。

比如，图片在标注前平日会先经由弱模型的处理，让机械先解决 50%的问题;体系有支撑批量标注的小图模式，让标注员可以目下十行，成倍进步标注的速度;产品经理反复打磨每一个功能，做A/B测试，大年夜每处细节进步标注的体验和效力。除此之外，标注团队还为不合义务设置设备摆珊屯窕合等级的质量包管机制，包含抽样审核、全量审核、交叉校验、埋点校验等，确保让机械进修最精确最靠得住的练习数据。

模型练习

4. “活到老学到老”，机械也要赓续进修

预备好了数据，下一步就是让机械进行进修，建立辨认模型的过程。同样的数据，选择不合的神经收集算法、以及不合的参数设置，将会影响最终模型的效不雅。模型建立之后，还须要进行治理：模型之存放在层次关系，数据和模型会存在版本的迭代，这些问题，当碰到大年夜量商品类其余时刻，显得异常艰苦。在ImageDT内部，有一个自助式的深度进修平台，支撑拖沓拽的算法和参数测试，甚至一个非法度榜样员都可以傻瓜式的完成一次建模义务，并获得模型的效不雅评估申报。每一位ImageDT的新员工，不管是工程师，照样前台，都邑接收一次半小时的建模培训;而在培训停止后，每小我都将可以或许自力的建立一个图像辨认模型，全部过程只须要半小时。

数据采集

同时，深度进修平台就像一个模型仓库，兼顾着对象、数据和模型的治理。全部建模的过程已经标准化，最快只须要一天，就能完成大年夜数据采集、标注、建模到上线的┞符个流程。ImageDT的研发团队分为四个组，产品组、建模组、数据组和研究组。前三个组，负责实现流水线的搭建和经营，使得天天都能有条不紊地建立大年夜量新的商品辨认模型，并快速上线，对天天数切切的图片数据进行辨认和分析。研究组，则要克服各类疑难杂症，比如轻易产生褶皱的软包装、商品侧面和后头的辨认、遮挡和反光情况下的辨认等等。

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本文标题：快消品图像识别丨无人店背后的商品识别技术

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