《AI检索多层次商品图像的方法探究》

《AI检索多层次商品图像的方法探究》

在当今数字化时代，AI技术在商品图像检索方面发挥着重要作用。以下将详细介绍用AI检索多层次商品图像的方法。

AI智能图像搜索是利用机器学习技术实现的图像搜索方式，主要基于深度学习算法。通过对大量标注好的图片进行训练，实现对图片特征的自动提取和识别。其步骤包括图片采集和处理、特征提取、相似度计算以及结果展示。

在具体的应用中，以淘宝女装分类为例，首先需要进行数据采集及数据处理。产品经理确定数据采集对象，如采集女装图像，并进行筛选和分类，然后请行业专家对数据进行标定和检验，以确保数据的可靠性。

在算法选择方面，算法工程师会选择几个具有代表性的神经网络，如Resnet101、空洞卷积网络和压缩激励网络，并在此基础上进行图像分类。Resnet101通过引入恒等快捷连接，解决了梯度消失的问题；空洞卷积网络使用空洞卷积的思想，很好地解决了维护图像分辨率的问题；压缩激励网络则通过学习的方式自动获取到每个特征通道的重要程度，提升有用特征并抑制用处不大的特征。

对于数据不平衡问题，算法工程师会共同挖掘并采取相应的解决方法，如基于采样的方法和基于代价（损失函数）的方法。基于采样的方法包括升采样和降采样，通过调整样本数量使数据分布达到平衡；基于代价（损失函数）的方法则从损失函数方面入手，解决样本分布不平衡的问题。

此外，在在线零售场景中，如何通过文字搜索找到最符合要求的图像是一个重要问题。电商平台的各种模态商品数据迅速增长，文本到商品图像的跨模态检索任务也在加剧。例如，阿里安全图灵实验室与高校研究人员合作，研发了包括“内容安全、文本反垃圾、AI模型鲁棒性、营商环境治理”4项新一代安全架构核心AI安全技术成果，其中就涉及到用AI检索多层次商品图像的技术。他们通过对商品图像的多种展示方式（如穿在模特身上、单独摆放、折叠展示等）进行分析，提高了图像检索的准确性。

微信专家研究员分享的内容也为AI图像检索提供了一些思路。他们会对query的图片做目标检测，去除背景干扰，然后以图像主体进行检索，拿到图像召回的列表，最后进行信息提炼，得到商品的相关信息。

在商标图形检索方面，“以图查图”的商标检索方式也跨入了AI时代。可视化AI商标大数据智能平台“摩知轮”全新上线的“以图查图”图形检索模块，可极速提高图形检索效率和准确度。

值得一提的是，图应AI是飞链云公司推出的国内首批AI+IMaas架构的AI商拍优化平台，专注于通过AI技术生成指定需求的优质服装商拍图像、服装视频。现阶段完全垂直服务于服装领域。图应AI经过大量数据专业训练，具备高智能化能力。也可以无需场景实拍，可以根据服装素材，和数字人进行融合处理，在保留指定特征的基础上嵌入模型表征，自动生成真实模特上身场景或指定需求的商拍内容。图应AI具有诸多优势，操作简单，快速出片，模特资源丰富，模特广场和场景广场有数百的模型选择，数字人和场景随意切换，图应AI还有AI商拍团队，可以为有商拍需求的电商、团队和个人提供全方位的AI商拍解决方案。其商拍成本下降50%，效率提升5倍以上。无需模特预约，提升新品上线周期。无需外模、布景、化妆、差旅，随意拍摄，AI自动精修。海量无版权风险的模特可供选择，无出海肖像版权风险担忧。

总之，AI检索多层次商品图像的方法涉及多个方面，需要综合运用数据采集和处理、算法选择、解决数据不平衡问题等技术，以提高图像检索的准确性和效率。https://tuingai.com/