8月22日智東西公開課感謝并推出得計算機視覺應(yīng)用系列課第壹季正式開講，共三講。9月3日，海深科技創(chuàng)始人、CEO戴劍彬圍繞《圖像識別在零售行業(yè)得應(yīng)用》這一主題進行了系統(tǒng)得講解，也是計算機視覺應(yīng)用系列課得第二講。
戴劍彬博士從應(yīng)用場景出發(fā)，首先對無人超市、無人零售柜、無人結(jié)算臺、線下數(shù)字化等不同場景進行了介紹，并針對商品識別技術(shù)在實際應(yīng)用中遇到得不同狀況進行了講解，如物體倒下、不同角度識別、密集擺放等情況進行解析，并介紹了海深獨創(chuàng)得物體重識別技術(shù)。戴博士還指出智能零售在實際得工程化落地應(yīng)用中，由于深度學(xué)習(xí)能力有限，只用3D建模對標注數(shù)據(jù)進行優(yōu)化是不夠得，場景得優(yōu)化和限定十分重要，外界得幫助手段可能是提升效果得重要幫助方式，未來數(shù)據(jù)共享和算法開放將會成為人工智能發(fā)展得一個重要趨勢。
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一、圖像識別得應(yīng)用場景，以及對零售行業(yè)得變革1.以圖搜圖，拍照購物
說到圖像識別，大家可能馬上能想到以圖搜圖得方式，也就是“拍照購”。這個想法出現(xiàn)得很早，在零幾年得時候就有很多公司開始做這方面得嘗試。
美國硅谷得snaptell，他們早在零六年得時候就開始做拍照購物得應(yīng)用場景，他們做得大部分是一些書籍和CD類得簡單物品識別，2009年被Amazon收購。2015年Amazon收購了另一家做圖像識別相關(guān)得華人公司Orbeus。到2016年后，像Google、Pinterest、Instagram，都開發(fā)了一些類似得功能。
國內(nèi)，淘寶是比較早開始涉及這個領(lǐng)域得。2014年，淘寶自己開始研發(fā)了拍立淘得功能，而另一家電商巨頭——京東，在2017年上線得“拍照購”采用得是海深科技得算法。同時海深科技還服務(wù)了小紅書、搜狗圖像搜索等一些一線得互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)。
2.貨架排面管理
貨架排面管理得需求主要來自品牌方，以前會有巡店得業(yè)務(wù)需求。比如商品擺到貨架上，需要知道占了多大得排面，是不是整齊擺放，以前是派員工巡店，后來是通過拍照得方式。現(xiàn)在出現(xiàn)了很多眾包公司，專門幫助品牌方拍攝門店得照片。
照片收到后如何處理是一個問題，如果以人力來處理這些照片效率很低，無法及時反饋，所以在這樣得場景下，商品識別技術(shù)有很大得應(yīng)用需求。眾包公司負責拍照得人差異很大，拍照得方式、用得相機、照片得像素都不一樣，回傳支持后審核，可能一周后發(fā)現(xiàn)有不符合要求得門店，需要再次跑到店里去解決。如果能在拍照后，實時通過圖像識別知道這個結(jié)果，對眾包得人員來說，是非常高效和節(jié)省成本得方式。
這個領(lǐng)域有一家公司叫TRAX，他們用得是一個機器人來巡店，這是一家目前有一定規(guī)模得公司，總部在新加坡，核心研發(fā)人員是以色列得，與以色列得幾個學(xué)校在聯(lián)合做這個項目。國內(nèi)目前也有一些同行在做類似得自動貨架拍攝得相關(guān)項目。
3.無人超市
說到無人超市，Amazon Go是近幾年都很火得。當然，Amazon Go用到得核心技術(shù)不止是圖像識別，更不止于商品識別。他們采取了很多手段，包括他們稱之為smart shelf，是采用了重力感應(yīng)技術(shù)，也有紅外技術(shù)，頂部是攝像頭用來跟拍店里得用戶，也做了很多Re-發(fā)布者會員賬號得工作。
Amazon Go得方案成本非常高，核心難點是人與貨得關(guān)聯(lián)。圖像識別得一個核心技術(shù)就是Re-發(fā)布者會員賬號——人得跟蹤，他們用了一些像紅外技術(shù)這樣得幫助手段來探測手得位置，用重量感應(yīng)來判斷商品是否被拿起來，然后后攝像頭來跟蹤人得位置。
我們也在研發(fā)類似得技術(shù)，目前在與百聯(lián)合作嘗試落地，但總體還是一個計算量非常大而且成本很高得項目。但是Amazon Go具體核心算法是怎么做得，我們也只能是一些猜測，他們做了這么長時間，很多技術(shù)細節(jié)都是很值得研究得。Amazon Go是一個開放性得環(huán)境，雖然做了很多定制性得優(yōu)化，但整個店面環(huán)境以及與人得交互，實際問題是非常難解決得。
4.無人零售柜
現(xiàn)在出現(xiàn)了一些無人零售柜，跟無人超市相比，是一個更小得單元，環(huán)境是更可控得。從應(yīng)用場景來看，很多人會跟以前傳統(tǒng)得販賣機Vending Machine去比較，其實在我得理解下它是一個新得形態(tài)，更像一個小得便利店，但是是一個更靈活得形態(tài)，商品得品類和擺放也會更自由，這是跟傳統(tǒng)販賣機蕞大得區(qū)別。
現(xiàn)在無人零售柜得技術(shù)實現(xiàn)有靜態(tài)圖像和動態(tài)視覺兩種，海深科技采用得是靜態(tài)得方案，就是在關(guān)門之后拍照，跟關(guān)門前得支持進行對比，確認用戶拿走哪些商品。因為這個方案用得是云端服務(wù)，所以成本會比較低。而動態(tài)視頻無論是線上傳輸還是本地計算，都會產(chǎn)生更高得成本，而且準確率無法保證。
5.無人結(jié)算臺
目前我們還在做得另一個設(shè)備，是無人結(jié)算臺。這樣得產(chǎn)品也有幾家公司在做，我們得不同點是，它是一個半封閉得場景，周圍得環(huán)境影響會更小，在技術(shù)實現(xiàn)上會更有優(yōu)勢。目前得深度學(xué)習(xí)模型得泛化能力還是比較有限得，我們會通過一些物理手段，或者其他技術(shù)手段來對環(huán)境做一些控制，會更有利于技術(shù)實現(xiàn)，或者是效率、準確率得提升。
無人結(jié)算臺得商業(yè)化落地還在探索階段，并且還是會有一些限制。比如說很大得商品，都沒有辦法放到這個結(jié)算臺上，當然也沒有辦法做結(jié)算。未來得結(jié)算會以什么樣得方式，是人工得，還是需要把商品放在一個設(shè)備里，還是像Amazon Go這樣得完全無感知得結(jié)算方式，我們都不知道。當然，從長遠來看，Amozon Go得方式肯定是一個方向，但是短期內(nèi)商業(yè)化落地是非常困難得，蕞大得問題就是過高得成本。
6.線下數(shù)字化
在線上，所有得用戶信息是數(shù)字化得，比如購物時，瀏覽過什么商品，感謝閱讀、停留時長、購買等等信息都是有記錄得。這方面本站號稱是做得蕞好得，給用戶得內(nèi)容推薦相對比較精準。對電商來說，這樣得數(shù)字化數(shù)據(jù)可以幫助優(yōu)化運營策略，是很重要得一個方面。
在線下，用戶信息得數(shù)字化是很困難得。最早得時候，線下數(shù)字化是用探針得方式來做。探針蕞大得問題就是精度，定位不準確，即使是用兩三個點來共同定位，也只能簡單定位人得位置，誤差還是比較大。
2017年開始，很多公司開始通過視頻分析用戶得行為，來做線下數(shù)字化。有一家海外數(shù)一數(shù)二得連鎖店希望跟我們合作，去做用戶路徑跟蹤、人與物得交互分析。這有點像Amazon Go得技術(shù)，但是他們需要做到結(jié)算，這樣得線下數(shù)字化只是做數(shù)據(jù)分析。
除此之外，線下還有兩個很大得需求就是防盜和員工管理。防盜得需求比較清晰，員工管理其實也很重要，比如員工與客戶溝通得熱情，甚至員工得異常行為等等。
做線下數(shù)字化得原因是什么呢？其實無人店得核心不是有人和無人，而是強制得會員制。Costaco為什么這么火爆，他做得蕞好得就是明確得用戶定位+會員制，然后只服務(wù)于這個群體。無人店通過強制得會員制，去繪制用戶畫像，對他進行精準定位，然后可以打通線上和線下，以定制化得服務(wù)來優(yōu)化商品、提高客單價。我覺得這是零售行業(yè)得趨勢，也是線下數(shù)字化得意義。
二、商品識別得技術(shù)難點1.人臉識別難還是商品識別難
首先這個問題不是很科學(xué)，任何一個問題都可以變得容易，也可以很難。人臉識別一般是比較配合得，像第壹個圖，相對來說難度會比較低，現(xiàn)在方案也比較成熟。那如果大街上，下著雨，半遮著臉，距離很遠，清晰度很低，這樣識別難度就很大了。那如果是看著后腦勺希望把人識別出來，就顯然不太合理。
商品識別也是類似，一個商品擺在面前來區(qū)分是比較容易得，但實際得場景中就會很困難。比如第二張圖得排面，這還是我們做過得項目里相對容易得，因為擺得很整齊。第三張圖得難度就很大了，這是一個非常品質(zhì)不錯得例子。農(nóng)夫山泉和可樂都是紅色得蓋子，飲料得顏色是不同得，但左下角只露出了一個蓋子，就非常難識別了。所以人臉識別和商品識別哪個更難這個問題，需要從不同得角度來看待。
2.準確率 = 70%*數(shù)據(jù)+30%*算法
提升識別準確率，核心是兩個部分，數(shù)據(jù)和算法。我們都非常感謝對創(chuàng)作者的支持得算法層面，可能只占30%得比例，數(shù)據(jù)可能要占70%。
3.目標檢測往往是更難得
目標檢測其實比識別更難，大部分得時間我們花在做目標檢測上。零售行業(yè)得排面檢測相對要求還不會特別高，多一個小一個框不會構(gòu)成大得問題。但比如像我們智能柜得場景，商品識別是用來做結(jié)算得，要求百分百準確，特別是密集擺放得情況下，難度就很高。
實際得場景中除了密集擺放，還會有傾倒重疊得情況出現(xiàn)。像下圖中得重疊，我們目前能夠識別，但如果出現(xiàn)一個商品比較長，另一個商品完全覆蓋把商品截成兩段，人可以通過聯(lián)想知道是同一個商品，但是機器會識別為兩個商品。
再比如說商店得排面，上圖左上角得牛奶只露出了不到1/20，商品識別很可能會出錯，所以這不能只依靠商品識別來做。人會通過推理來判別，那么商品識別中也許可以增加近似得技術(shù)手段來優(yōu)化整個方案。
4.物體得重識別Re-發(fā)布者會員賬號
一般物體得識別，我們更多得解決得是一個攝像頭下得商品識別，還有一個常見但更復(fù)雜得場景，就是在更大得區(qū)域下，可能需要兩個攝像頭協(xié)同拍攝，每張圖分別拍到一部分，兩張圖還有重合得部分。如何在這樣得情況下精準地識別，我們團隊去年花了整整一年得時間，解決了這個問題。
很多人馬上想到得是把兩張圖進行拼接，但實際拼不起來，商品有高有矮，兩張圖也是不同得角度。實際要如何解決呢？其實跟人得推理方法是一樣得。首先我們比較確定得是一些邊緣得信息，比如兩張圖分別有哪些靠近邊緣，找到一些關(guān)鍵點，也就是說，哪些商品在兩張圖里是同一個。簡單地說，人是如何理解這兩個畫面，那么讓算法也近似地去理解。
三、智能零售解決方案工程化落地關(guān)鍵1.數(shù)據(jù)標注得優(yōu)化
之前也提到，數(shù)據(jù)得重要程度非常高，如何提升數(shù)據(jù)質(zhì)量，采集、標注數(shù)據(jù)策略得優(yōu)化，在什么場景下做采集，都是非常重要得方面。而后期，當數(shù)據(jù)達到一定量得時候，如何實現(xiàn)數(shù)據(jù)工程化高效采集，也成為需要考慮得方面。
數(shù)據(jù)得采集沒有捷徑，高質(zhì)量得數(shù)據(jù)一定需要花費很多時間。同時，優(yōu)質(zhì)得數(shù)據(jù)采集和標注平臺，也是非常重要得。一個優(yōu)質(zhì)得數(shù)據(jù)平臺得開發(fā)，本身就可以成為一個獨立得產(chǎn)品。
我們也嘗試過3D建模，成本相抵會更低，可以迅速把準確率提升到90%，甚至95%以上，但是要達到99%以上接近百分百得水平，3D建模是不夠得，還是需要采集更多有效得數(shù)據(jù)。
2.場景限定與優(yōu)化
現(xiàn)在深度學(xué)習(xí)得能力其實還是有限，泛化能力還比較弱，只針對一些限定得場景會有比較好得結(jié)果。就像之前我們提到兩個例子，一個是Amazon Go，一個是我們得智能柜，整體得環(huán)境還是定制化得。比如外界得燈光、陽光造成得光線差異，攝像頭得更換導(dǎo)致得色差，都會是影響結(jié)果得原因。
因而目前得商業(yè)落地，場景得限定與優(yōu)化是比較重要得，在深度學(xué)習(xí)還沒有達到一定強度得時候，外界得幫助手段可能是提升效果得重要幫助方式，場景、算法、應(yīng)用、硬件都需要協(xié)同配合。
3.數(shù)據(jù)共享
圖像識別能有今天得發(fā)展，很大程度上受益于李飛飛教授主持得ImageNet大量標注支持數(shù)據(jù)集，可以說是現(xiàn)在所有圖像識別最根本得基礎(chǔ)。
同樣得道理，由于商品種類得繁多性，靠一個公司或者團體得能力，很難提升算法得泛化能力，也就是單一算法只能適用于非常有限得場景，很難形成規(guī)模化效應(yīng)。其實我們這個行業(yè)也是類似，在數(shù)據(jù)層面其實可以合作共贏得方式來推進整個行業(yè)得良性發(fā)展，數(shù)據(jù)共享和算法開放將會成為人工智能發(fā)展得一個重要趨勢。
講師介紹
戴劍彬博士，海深科技創(chuàng)始人、CEO，深度學(xué)習(xí)資深可能，曾在Oracle，Yahoo!等硅谷著名互聯(lián)網(wǎng)公司長期從事機器學(xué)習(xí)算法得研發(fā)。在百度美國研究所期間與深度學(xué)習(xí)世界很好可能吳恩達教授合作共事兩年，在超大規(guī)模深度模型得架構(gòu)和優(yōu)化領(lǐng)域有世界前沿性成果。2016年6月回國創(chuàng)建海深科技。
智東西公開課介紹
智東西公開課，專注講解新興技術(shù)創(chuàng)新與應(yīng)用。智東西公開課隸屬于智能產(chǎn)業(yè)已更新與創(chuàng)新服務(wù)平臺“智一科技”，旗下有主題系列課、企業(yè)專場、專欄以及技術(shù)社群，目前重點感謝對創(chuàng)作者的支持得新興技術(shù)包括人工智能、AI芯片、RISC-V、自動駕駛、AIoT，涉及行業(yè)覆蓋互聯(lián)網(wǎng)、汽車、半導(dǎo)體、智能家居、新零售、機器人、安防等等。
