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Python 通过商品图片识别货架上是否有该商品_Amazon



在杂志上看到好看的穿搭、在Instagram上滑到想买的商品,但是要搜寻商品时却不知道要如何下关键词吗?Amazon最近宣布将要推出以图找商品推荐服务StyleSnap,用户在Amazon平台上购物时,想不到正确描述商品的文字没关系,只要将自己感兴趣的商品拍下来或是截图,上传到StyleSnap服务中,StyleSnap服务将会展示Amazon平台上,与照片中物体的外观相似的商品。用户打开Amazon App之后,点击右上角的摄影镜头图示,选择StyleSnap,接着直接拍摄自己喜欢的商品,或是上传屏幕截图,StyleSnap服务就能推荐用户相关的商品,而StyleSnap服务在提供推荐商品时,该服务会将许多因素纳入考虑,包含品牌、价格范围和消费者评论等。

Python 通过商品图片识别货架上是否有该商品_深度学习_02

Amazon指出,该项服务是为了提供用户无缝的购物体验,看似简单方便的功能,背后的技术却是不是这么容易,生活化风格和网红拍摄的照片是不可预测的,包含许多不同的姿势、地点,StyleSnap服务利用计算机视觉技术和深度学习,来辨识不同场景照片中的穿著,深度学习技术能够协助分类衣服的种类,像是合身的连身洋装或是法兰绒衬衫等类别。为了使深度学习模型辨识出衣服的样式,举例来说,Amazon利用数千张连身长裙和百褶裙的照片,来训练深度学习模型,使模型能够辨识这两种类型的裙子,而为了能使模型更能辨识出多种不同种类的对象,Amazon将模型分成多层,模型的前几层主要是学习像是边缘和颜色等基本的概念,中间几层则是辨识像是丹宁或是碎花等样式,经过层层的辨识后,模型最终能够正确地找出最符合输入照片中单品的商品。