推出面向企业的ProductAI 商品识别领域的AI赋能者

凯文·凯利曾说,未来20年最伟大的事情可能还没有出现,但可以预测的是,人工智能将是未来20年内最重要的技术趋势,创业企业的方向应该很明确,就是将人工智能应用于某个领域。

近两年,人工智能创业公司如雨后春笋一般不断涌现,但是大部分的企业是关注于如何让自家的产品更加智能,但有这么一家公司却立下 flag,要做商品识别领域的人工智能赋能者,让别人的产品更加智能。

专访 AI,这家公司要做商品识别领域的 AI 赋能者" />

Matt Scott

在2017年北京GMIC大会期间,码隆科技联合创始人兼 CTO 码特(Matt Scott)告诉雷锋网,和其他人工智能公司不同,码隆科技是将商品识别方面的技术开放给其他企业,使得他们能够运用这些技术去搭建属于自己的商品识别引擎。

而码特提及的人工智能技术,码隆科技已将其搭建成一个人工智能平台—ProductAI

什么是ProductAI 平台?

商品识别

在弄清楚 ProductAI 平台之前,需要先介绍一下商品识别的概念。码特告诉雷锋网,大家都熟悉人脸识别,通过人工智能分类技术可以提取出如性别、年龄、种族等信息,那么商品识别也类似,拿时尚领域来说,通过人工智能技术可以提取出服饰的材质、色彩、风格等特征。

但是区别之处在于,商品里既包含酒瓶、车辆、家具这样的刚性物体,也包含服饰面料等易折叠的柔性物体。除了易褶皱这样的属性,柔性物体上的面料纹路和图案也不尽相同,所以相对介于刚性和柔性之间的人脸,柔性物体的识别难度更大,而这个也正是码隆科技投入大量精力去钻研并且擅长的领域,码特说。

专访

ProductAI 的登录界面

ProductAI

码特告诉雷锋网,商品识别技术的背后需要有海量商品数据的支持,通过收集针对某些垂直行业的商品图像数据,运用适用于这个行业的算法去搭建这些垂直领域的模型,由此产生针对垂直领域的商品识别结果,如:分类(Classification)、检测(Detection)、分割(Segmentation)、检索(Retrieval)等等。

企业能够运用这些功能去搭建他们自己的商品识别服务,而码隆则将上述提供的服务进行整合,搭建成一个人工智能平台—ProductAI。也就是说,ProductAI是企业运用人工智能商品识别服务的入口。

专访

ProductAI的核心技术服务

据码特介绍,针对垂直领域,ProductAI有两大核心技术服务:

垂直领域图像检索(Vertical AI Image Retrieval)

垂直领域自动标注(Vertical Auto-Tagging)

垂直领域商品检索服务

在图像检索方面,除了上文中提到的码隆擅长的时尚、纺织面料等领域,码特告诉雷锋网,现在又新增了在车辆、酒类、家具等垂直领域的模型,未来还将持续扩充人工智能在商品识别的垂直场景。

在扩充了使用场景后,问题也随之而来:这个横跨多领域的智能识别系统,如何能保证其既能实时处理上亿数据,又能处理不同类别的调用请求? 还能保证高性价比?对此,码特分享了码隆的做法:

第一点:我们首次提出“场景选择” (Scenario Selection)的概念,用户可在图像检索服务中,选择所属行业的场景服务,然后运用到自己的产品中,以获得最好的性能。提到图像检索服务,人们会想到谷歌和百度的以图搜图功能,但是他们大多使用的是通用模型,相较于我们使用垂直领域专用语言(Domain Specific Language)进行搜索引擎搭建,通用模型的商品检索精确度往往差强人意。

第二点:算法。除了拥有亿级以上的垂直行业图像数据以外,在每个垂直行业的基础上,我们使用了多任务的 度量学习(Deep Metric Learning)来训练端到端的图像检索模型,这使得我们相较于其他人工智能公司,在商品识别方面,特别是难度最大的柔性商品识别领域,能够获得更加精确的检索结果。

关于精确度的考量,可以说码隆现已在业内遥遥领先,而且我们有信心与 CVPR, ICCV, ECCV 等国际顶尖论文的公开基准点(Public Benchmarks)进行比较。

第三点:速度。我们花费了非常多的精力将二值神经网络和分布计算的技术运用在 学习网络当中,以实现大规模且高效率的查询检索。

第四点:费用。我们一直在努力降低服务成本,以便让更多企业能够受益于这项服务。

垂直领域的商品图像自动标注服务

专访

如上图所示,除了商品检索之外,ProductAI 的图像识别技术还能对图片进行实体检测,定位图中实体,同时提供可定制的标注信息,码特告诉雷锋网。

说起图像标注,码特说,让我们来聊一个当下比较热的话题:如何提升训练数据的效率?

对于人工智能公司而言,想要获取到海量的有标注数据难度是比较大的,我们内部有专门的团队负责这部分的信息收集,从而提供数以百万计的标注数据,目前做得很不错。

这个就是业界普遍在做的监督学习,但我们同时也正在往半监督学习(Semi-supervise Learning) 的阶段前进,生成对抗网络GAN(Generative Adversarial Networks)就是一种很好的方法。

有了生成对抗网络,我们就可以不需要像过去那么多高质量的标签数据,而是通过一些技术去获取这些数据。在以一定数量的标注数据作为训练基础的情况下,将这些技术应用于训练分割、检测、分类、图像检索这些任务,从而减轻训练海量标注数据的负担。

有哪些实际的应用?

以图搜图

1、布料搜索

专访

顾名思义,通过在 ProductAI 平台上建立的 “以图搜布” 面料商品图像搜索引擎,人们只需要对着想要购买的面料拍摄一张照片,系统会先识别出面料的图形与花色,然后生成相应的购买链接。码特说道,这个案例是 ProductAI 的第一个应用,目前中国前 10 大纺织面料企业,有 7 家已经接入了这个服务。

图像搜索引擎有非常广阔的行业应用空间,尤其针对一些难以用语言描述的场景,比如布料的花纹和质地,用视觉方式检索就会很直接。码特补充道。

2、时尚商品搜索

专访

只要将服装网站上的喜欢的款式截图,复制粘贴到基于 ProductAI 的图像搜索引擎上,便可以迅速得到服装的批发购买链接。即使服装商品图片经过PS、翻转、变形,即使有些相同衣服的模特不同,也能够搜索出来。同时,同样款式的衣服可以一起被搜索出来,供消费者进行比价挑选。

时尚分析与趋势预测

专访

作为面料纺织行业权威机构,中国纺织信息中心需要预测流行色等未来的趋势,再把预测信息和整个产业进行分享,起到引领风潮的作用。通过自动抽取海量T台图像信息中的主体色彩,ProductAI 能够在短时间内完成颜色分析,总结出整体趋势,减少了人力观测成本,码特说。

出版物识别

专访

ProductAI 还可以提供出版物识别技术,一个典型的例子是《光明日报》在嵌入人工智能识别技术后,只要对着报纸拍一张照片,便可实时识别出与之相关联的全媒体信息,如视频等,搭建起了虚拟与现实的桥梁。

码隆科技创业路线

2014年7月,黄鼎隆与曾经微软的同事Matt Scott(码特) 联合创立了码隆科技,可以看出公司的名称就是两位创业者名字的结合。

2015年1月,码隆科技入选微软创投加速器。同时推出了面向C端的以图搜图的移动应用StyleAI,希望用图像识别结合 学习来破解时尚密码。

2015年3月,达晨创投和远镜创投共同为码隆科技注入1200万元天使投资。

2016年7月,码隆科技完成了6200万人民币的A轮融资。

2016年10月,码隆科技正式发布人工智能视觉应用平台—ProductAI 。

对中美人工智能发展的看法

专访

专访

作为一个在中国创业的美国人,码特拥有 40 多项中美专利、发表了 13 篇国际顶级论文,有着十多年的开发经验和微软亚洲研究院高级研发主管的工作经历,所以谈及中美在人工智能方面学术与商业化的话题,他感触颇深:

就学术研究而言,根据2016年美国白宫发表的人工智能战略报告,自2014年起,中国在人工智能领域所发表的论文与期刊数量,及被引用文章数皆已位居世界之首。中国近几年在人工智能领域的研究发展已超越美国,成为世界领先的代表。

商业化方面,因为中国更大、人更多、企业也更多,同时中国专注于某些美国不会重点关注的领域,如:制造业、硬件等。在中国,人工智能更有机会在垂直行业中发挥更大的影响力。当人工智能遇上摄像头这类的硬件产品,会发挥巨大的价值。而当人工智能助力制造业时,对全世界都能够带来更大的影响力。举例来说在中国深圳,这个制造业之乡,机器人产业最为繁荣的中国城市,现阶段达到如此巨大规模的发展,放眼世界,只有在中国才可能发生。

当雷锋网(公众号:雷锋网)问及码隆下一步的计划时,码特的回答简洁而有力,我们希望能够在垂直领域做得更加深入,并进军国际市场。

凯文·凯利曾说,未来20年最伟大的事情可能还没有出现,但可以预测的是,人工智能将是未来20年内最重要的技术趋势,创业企业的方向应该很明确,就是将人工智能应用于某个领域。

近两年,人工智能创业公司如雨后春笋一般不断涌现,但是大部分的企业是关注于如何让自家的产品更加智能,但有这么一家公司却立下 flag,要做商品识别领域的人工智能赋能者,让别人的产品更加智能。

专访

Matt Scott

在2017年北京GMIC大会期间,码隆科技联合创始人兼 CTO 码特(Matt Scott)告诉雷锋网,和其他人工智能公司不同,码隆科技是将商品识别方面的技术开放给其他企业,使得他们能够运用这些技术去搭建属于自己的商品识别引擎。

而码特提及的人工智能技术,码隆科技已将其搭建成一个人工智能平台—ProductAI。

什么是ProductAI 平台?

商品识别

在弄清楚 ProductAI 平台之前,需要先介绍一下商品识别的概念。码特告诉雷锋网,大家都熟悉人脸识别,通过人工智能分类技术可以提取出如性别、年龄、种族等信息,那么商品识别也类似,拿时尚领域来说,通过人工智能技术可以提取出服饰的材质、色彩、风格等特征。

但是区别之处在于,商品里既包含酒瓶、车辆、家具这样的刚性物体,也包含服饰面料等易折叠的柔性物体。除了易褶皱这样的属性,柔性物体上的面料纹路和图案也不尽相同,所以相对介于刚性和柔性之间的人脸,柔性物体的识别难度更大,而这个也正是码隆科技投入大量精力去钻研并且擅长的领域,码特说。

专访

ProductAI 的登录界面

ProductAI

码特告诉雷锋网,商品识别技术的背后需要有海量商品数据的支持,通过收集针对某些垂直行业的商品图像数据,运用适用于这个行业的算法去搭建这些垂直领域的模型,由此产生针对垂直领域的商品识别结果,如:分类(Classification)、检测(Detection)、分割(Segmentation)、检索(Retrieval)等等。

企业能够运用这些功能去搭建他们自己的商品识别服务,而码隆则将上述提供的服务进行整合,搭建成一个人工智能平台—ProductAI。也就是说,ProductAI是企业运用人工智能商品识别服务的入口。

专访

ProductAI的核心技术服务

据码特介绍,针对垂直领域,ProductAI有两大核心技术服务:

垂直领域图像检索(Vertical AI Image Retrieval)

垂直领域自动标注(Vertical Auto-Tagging)

垂直领域商品检索服务

在图像检索方面,除了上文中提到的码隆擅长的时尚、纺织面料等领域,码特告诉雷锋网,现在又新增了在车辆、酒类、家具等垂直领域的模型,未来还将持续扩充人工智能在商品识别的垂直场景。

在扩充了使用场景后,问题也随之而来:这个横跨多领域的智能识别系统,如何能保证其既能实时处理上亿数据,又能处理不同类别的调用请求? 还能保证高性价比?对此,码特分享了码隆的做法:

第一点:我们首次提出“场景选择” (Scenario Selection)的概念,用户可在图像检索服务中,选择所属行业的场景服务,然后运用到自己的产品中,以获得最好的性能。提到图像检索服务,人们会想到谷歌和百度的以图搜图功能,但是他们大多使用的是通用模型,相较于我们使用垂直领域专用语言(Domain Specific Language)进行搜索引擎搭建,通用模型的商品检索精确度往往差强人意。

第二点:算法。除了拥有亿级以上的垂直行业图像数据以外,在每个垂直行业的基础上,我们使用了多任务的 度量学习(Deep Metric Learning)来训练端到端的图像检索模型,这使得我们相较于其他人工智能公司,在商品识别方面,特别是难度最大的柔性商品识别领域,能够获得更加精确的检索结果。

关于精确度的考量,可以说码隆现已在业内遥遥领先,而且我们有信心与 CVPR, ICCV, ECCV 等国际顶尖论文的公开基准点(Public Benchmarks)进行比较。

第三点:速度。我们花费了非常多的精力将二值神经网络和分布计算的技术运用在 学习网络当中,以实现大规模且高效率的查询检索。

第四点:费用。我们一直在努力降低服务成本,以便让更多企业能够受益于这项服务。

垂直领域的商品图像自动标注服务

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如上图所示,除了商品检索之外,ProductAI 的图像识别技术还能对图片进行实体检测,定位图中实体,同时提供可定制的标注信息,码特告诉雷锋网。

说起图像标注,码特说,让我们来聊一个当下比较热的话题:如何提升训练数据的效率?


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2017-05-19
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凯文·凯利曾说,未来20年最伟大的事情可能还没有出现,但可以预测的是,人工智能将是未来20年内最重要的技术趋势,创业企业的方向应该很明确,就是将人工智能应用于某

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