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人工智能一浪接一浪地席卷全球，AI的其中一個重要分支——計算機視覺，也如雨后春筍，不斷涌現出新的想法和應用。人臉識別已經逐漸滲透我們的日常生活，機器能夠認準人臉，想必大家都有所耳聞；而另一類計算機視覺的應用，是進行商品識別。
當前新興的一些無人零售店，背后就需要機器對商品進行自動識別，拍圖購物、AR互動營銷等場景，也運用了商品識別技術。人工智能商業公司ImageDT，則利用商品圖像識別技術提供2B商業服務，包括基于互聯網圖片大數據的商業分析，以及基于門店貨架識別的渠道數據洞察，幫助消費品企業提升業績。今天，圖醬就跟大家科普應用在無人店、新零售中的商品識別技術。
數據邏輯
1. 讓小孩“記住”超市里的所有商品
我們教一個小孩識物的時候，比如“蘋果”，首先要讓他反復的看到 “蘋果”，他便能認識“蘋果”;他可能會認錯，把“梨”認成“蘋果”，這個時候應該幫他指出來。小孩看到的“蘋果”越多，辨識的能力就越強。
基于深度神經網絡的人工智能，讓機器具備理解的能力，基本過程就像教一個小孩認蘋果一樣。首先要有大量的數據， 比如“蘋果”的圖片;同時，要增加大量機器會認錯的“負樣本”，比如“梨”的圖片；然后經過一個深度神經網絡，反復學習，*終獲得一個有效的識別模型。對于快消商品的識別，我們不僅要認出一個瓶子包裝，還要認出是一瓶酸奶還是啤酒；不僅要認出酸奶，還要認出是哪個品牌的酸奶，甚至是哪個口味和規格。要讓機器能夠準確識別成千上萬的快消商品SKU，是一項極其龐大而復雜的AI工程。
107數據采集
2. 讓機器獲得學習的原始素材
首先，我們需要梳理出所有的目標商品清單，并設法獲得每一件商品的圖片數據。根據商品的特征辨識度，通常需要幾十到幾百張的有效圖片。數據采集是一套組合拳。電商平臺上擁有結構化的商品介紹圖片以及大量的買家曬圖，社交平臺上也能獲取到大量的消費者曬圖，是性價比*高的數據源。超市店內的真實貨架數據，是*可靠的數據源，但獲取和后期處理的成本都比較高。除此之外，ImageDT還通過自主研發智能燈箱和智能采集車，模擬各種不同的場景對商品進行360°拍攝從而建立龐大的訓練 |
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