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智慧零售产业应用实战,30分钟上手的高精度商品识别

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近几年,随着“新零售”概念的火热,越来越多的品牌商及商超零售企业开始引进人工智能技术,探索商品管理、成本控制、用户体验等多维度的数字化转型,转型中所涉及的 货架陈列分析、智能结算、智能库存管理、智能货柜、电商平台等以图搜图 的场景背后的核心技术都离不开商品识别算法。

 

 

图1 商品识别应用展示

 

然而,相较更加普遍的人脸识别技术来说,商品识别在实际的产业应用中也面临着其独有的巨大挑战:

 

商品包装相似:同类别商品口味不同且价格也不同,不同类别商品外包装相似,都对图像识别精度具有较高的要求;

 

干扰因素众多:同类别商品在识别时容易因角度问题发生变形、折叠、遮挡等干扰,对识别结果造成影响;

 

品类更新极快:零售商品通常以小时级别速度更新迭代,每增加新产品时若仅靠单一模型均需重新训练模型,模型训练成本及时间成本极大。

 

针对上述难点,飞桨产业实践范例库基于真实零售场景中的数据,推出了智慧商超商品识别范例,可用于商品智能结算等多种场景,提供从数据准备、技术方案、模型训练优化,到模型部署的全流程可复用方案, 有效解决了识别速度和精度要求极高、不同商品相似度极高、模型重训成本高的问题,大大提高了人工智能在商超零售行业的应用落地可能性。

 

:star:项目链接:star:

 

https://github.com/PaddlePaddle/PaddleClas/tree/develop/docs/zh_CN/samples

 

所有源码及教程均已开源,欢迎大家 star 鼓励~

 

智慧零售商品识别方案

 

基于 PP-ShiTu 实现的商品识别方案为零售场景中商品多类别、小样本、高相似和更新频繁问题提供了新的思路,不仅能对多类别商品进行精准识别,也可以满足对预测效率的极致追求。

 

 

图2 商品识别目标说明

 

场景难点

 

数据相似度高:同一件商品,在不同情况下所获得的商品图像往往存在相当大的差异;不同商品很可能拥有非常类似的包装,比如口味不同;

 

系统性能要求高:需要同时解决检测和识别两个任务,选模型和优化时要权衡精度与速度两方面;

 

模型泛化性要求高:需要支持对未知类别的商品进行识别,有效支持训练数据少、新增类别的情况。

 

方案设计

 

针对上述难点,经过对模型性能精度和速度的考虑,最终选用了飞桨图像分类套件 PaddleClas 开源的图像识别 PP-ShiTu 技术方案,并且使用飞桨服务化部署框架 Paddle Serving 进行服务化部署。

 

PP-ShiTu 是一个实用的轻量级通用图像识别系统,主要由主体检测、特征学习和向量检索三个模块组成。该系统从骨干网络选择和调整、损失函数的选择、数据增强、学习率变换策略、正则化参数选择、预训练模型使用以及模型裁剪量化8个方面,采用多种策略,对各个模块的模型进行优化,并经过 10w+ 类别数据进行训练, 最终得到在 CPU 上预测时间仅需 0.2s 的多场景通用图像识别系统。

 

 

图3 项目方案说明

 

模型优化策略和效果

尝试数据增强、换不同的 backbone、选择不同的 Metric Learning 方法、采用蒸馏方法进行模型调优,针对不同方案给出实验效果,

模型最终可以达到98.39%以上的 Top1 Recall。

 

同时,为满足商品识别场景需要兼具扩展性的要求,

本范例还提供了低成本更新检索库的识别方案,无需重新训练模型即可实现对新增类别的精准识别,具体解决方案欢迎大家关注直播课。

 

 

 

图4 效果展示说明

 

部署方案

 

部署方面使用飞桨服务化部署框架 Paddle Serving 进行部署,满足用户批量预测、数据安全性高、延迟低的需求,快速在本地完成部署方案,本次范例包含模型转换配置到部署请求的全流程讲解,欢迎小伙伴们关注直播。

 

 

如下图展示本次商品识别范例在智能结算场景的应用:

 

 

范例使用工具介绍

 

PaddleClas 是一个提供了从数据处理、模型准备、模型优化、到预测部署全流程工具的图像分类开发套件。其中的轻量级图像识别系统 PP-ShiTu 更是综合了目标检测、图像分类、度量学习、图像检索等多重技术,能够完美解决小样本、高相似、多类别等产业落地难点,CPU 上仅需 0.2s 轻松识别十万类,而且十分简单易用,极大地降低开发门槛。

 

产业实践范例教程

 

助力企业跨越 AI 落地鸿沟

 

飞桨产业实践范例,致力于加速 AI 在产业落地的前进路径,减少理论技术与产业应用的差距。范例来源于产业真实业务场景,通过完整的代码实现,提供从数据准备到模型部署的方案过程解析,堪称产业落地的“自动导航”。

 

真实产业场景:与实际具有 AI 应用的企业合作共建,选取企业高频需求的 A I应用场景如智慧城市-安全帽检测、智能制造-表计读数等;

 

完整代码实现:提供可一键运行的代码,在“AI Studio 一站式开发平台”上使用免费算力一键 Notebook 运行;

 

详细过程解析:深度解析从数据准备和处理、模型选择、模型优化和部署的 AI 落地全流程,共享可复用的模型调参和优化经验;

 

直达项目落地:百度高工手把手教用户进行全流程代码实践,轻松直达项目 POC 阶段。

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