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人工智能一浪接一浪地席卷全球，AI的其中一个重要分支——计算机视觉，也如雨后春笋，不断涌现出新的想法和应用。人脸识别已经逐渐渗透我们的日常生活，机器能够认准人脸，想必大家都有所耳闻；而另一类计算机视觉的应用，是进行商品识别。
当前新兴的一些无人零售店，背后就需要机器对商品进行自动识别，拍图购物、AR互动营销等场景，也运用了商品识别技术。人工智能商业公司ImageDT，则利用商品图像识别技术提供2B商业服务，包括基于互联网图片大数据的商业分析，以及基于门店货架识别的渠道数据洞察，帮助消费品企业提升业绩。今天，图酱就跟大家科普应用在无人店、新零售中的商品识别技术。
数据逻辑
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候，比如“苹果”，首先要让他反复的看到 “苹果”，他便能认识“苹果”;他可能会认错，把“梨”认成“苹果”，这个时候应该帮他指出来。小孩看到的“苹果”越多，辨识的能力就越强。
基于深度神经网络的人工智能，让机器具备理解的能力，基本过程就像教一个小孩认苹果一样。首先要有大量的数据， 比如“苹果”的图片;同时，要增加大量机器会认错的“负样本”，比如“梨”的图片；然后经过一个深度神经网络，反复学习，*终获得一个有效的识别模型。对于快消商品的识别，我们不仅要认出一个瓶子包装，还要认出是一瓶酸奶还是啤酒；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。要让机器能够准确识别成千上万的快消商品SKU，是一项极其庞大而复杂的AI工程。
107数据采集
2. 让机器获得学习的原始素材
首先，我们需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。根据商品的特征辨识度，通常需要几十到几百张的有效图片。数据采集是一套组合拳。电商平台上拥有结构化的商品介绍图片以及大量的买家晒图，社交平台上也能获取到大量的消费者晒图，是性价比*高的数据源。超市店内的真实货架数据，是*可靠的数据源，但获取和后期处理的成本都比较高。除此之外，ImageDT还通过自主研发智能灯箱和智能采集车，模拟各种不同的场景对商品进行360°拍摄从而建立庞大的训练 |
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