百度云商品识别_训练定制化商品检测和地堆检测模型

在快速消费品行业，快速有效地实现终端动态销售的关键是对销售拜访流程进行精细的操作和管理。百度大脑推出easydl 零售版自训练工具，支持具有研发能力的品牌，通过easydl 零售版，独立、高效地定制SFA、DMS等快速消费品行业系统软件制造商培训终端销售访问过程中涉及的人工智能检测模型，您可以培训标识对象，包括但不限于本产品SKU、竞争产品SKU、POSM辅助销售材料、价格标签和价格。同时，它还提供货架拼接、翻拍识别、空缺识别、商品展示层识别和商品展示场景识别等通用功能。从实际业务需求出发，有效获取门店真实的商品分布和展示数据，推动实时预警和及时跟进的市场策略的实施，帮助快速消费品品牌成功完成商业模式的数字化转型，推动终端销售。

在商品识别检测AI模型的定制开发中，数据决定了模型的map和F1分数等效果指标。高质量注释数据集对于深入学习的重要性不言而喻。目前，有COCO和Imagenet等大规模公共数据集，但在实践中，在快速消费品场景中不容易获取高质量货架展示商品的标签数据，或者不容易有效地标记数据。

特别是在零售或快速消费品识别场景中，有多种SKU（大量库存和快速增加）、精细SKU分类（差异小），密集的SKU（大量的单幅图像显示）等。这种情况首先会使数据注释困难、容易出错且成本高昂，导致数据集的质量平均或较差，最终会影响模型的效果。

对于商品数据标签中的问题，easydl 零售版还提供了相应的解决方案——辅助标签，这有助于用户简化贴标签流程并降低成本。

  对于商品检测任务的标注工作，通常需要先用相框确定box位置，然后在box的SKU贴上标签。在这个过程中，画框实际上占据了60%以上的时间。因此，零售版在智能标注的基础上提供了辅助画框的功能，以减少初始标注数据的工作量，操作也非常简单。

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