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Trax:AI图像识别准确率提升大揭秘
2021-01-06    来源:    237
导语:投票系统和主动学习助力准确率提升!


如今,人工智能已在零售、医疗、安防、教育等各个领域广泛应用,渗透到人们生活的方方面面。远到采用智能物体识别与追踪的无人驾驶,近到冬日手中一份热气腾腾的外卖, 在我们的幸福生活中AI成了不可或缺的一部分。


你是否好奇,人工智能是怎么从“高大上”的概念理论转而到 “接地气”地影响人们的生活方式?人工智能真的能如人眼一样准确的识别物品吗?作为全球领先的专注于零售业计算机视觉和数据分析的公司, Trax带你揭秘AI图像识别准确率提升的方法。

在零售场景中,商品识别并没有想象中的容易:


陈列商品外形相似

商品被全部或部分遮挡
图像精度不高
节日新品或季度新品上市


每一个细节都会影响到AI图像识别结果的准确率。


如何解决上述问题并确保高标准的图像识别准确率?

在Trax,我们使用一套严格验证流程来确保AI图像识别的准确率,简称为“投票系统”。除此之外,我们也会使用“主动学习”的方法,将数据样本分配给领域专家。

当Trax零售云接收到数据,一个数据样本就会进入“投票池”中。

这个样本最初会被发送至3个领域的专家,我们会对比他们得出的结果。
如果没有得到结果,其他的专家将会被加入投票池。

Trax的投票系统


当没有确切的最终结果怎么办?添加Trax微信公众号TraxRetaiCN了解真相。

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