Termékfelismerés (4.0-s verzió – előzetes verzió)

Cikk
02/21/2024

A Termékfelismerés API-k segítségével elemezheti a kiskereskedelmi üzletek polcainak fényképeit. Észlelheti a termékek jelenlétét, és lekérheti a határolókeret koordinátáit. A modell testreszabásával kombinálva betanítanak egy modellt az adott termékek azonosítására. A termékfelismerési eredményeket összehasonlíthatja az áruház planogram-dokumentumához is.

A Vision Studióval gyorsan és egyszerűen kipróbálhatja a termékfelismerés képességeit a böngészőben.

A Vision Studio kipróbálása

Fénykép egy polcról, téglalapokban tagolt termékekkel és résekkel.

Feljegyzés

A képeken látható márkák nem kapcsolódnak a Microsofthoz, és nem jelzik a Microsoft- vagy Microsoft-termékek márkatulajdonosok általi jóváhagyásának semmilyen formáját, illetve a márkatulajdonosok vagy termékeik Microsoft általi jóváhagyását.

Fontos

Egyéni modellt a Custom Vision szolgáltatással vagy a Image Analysis 4.0 Termékfelismerési API-kkal taníthat be a termékfelismeréshez. Az alábbi táblázat a két szolgáltatást hasonlítja össze.

Területeken

Termékek polcokon – Custom Vision

Termékfelismerés – Képelemzési API/Testreszabás

Funkciók

Egyéni termékértelmezés

Képvarrás és -kijavítás,
Előre betanított termékértés,
Egyéni termékértés,
Planogram-egyeztetés

Alapmodell

CNN

Firenzei transzformátormodell

Címkézés

Customvision.ai

AML Studio

Webportál

Customvision.ai

Vision Studio

Kódtárak

REST, SDK

REST, Python-minta

Minimális betanítási adatok

15 kép kategóriánként

2-5 kép kategóriánként

Adattárolás betanítása

Feltöltve a szolgáltatásba

Az ügyfél Blob Storage-fiókja

Modell hosztolása

Felhő és peremhálózat

Csak felhőalapú üzemeltetés, peremhálózati tároló üzemeltetése

AI-minőség

Összefüggésben	Top-1 pontosság, 14 adathalmaz
1 lövés (katalógus)	29,4
2 lövés	57.1
3 lövés	66.7
5 lövés	80.8
10 lövés	86.4
korlátlan	94.9

Összefüggésben	Top-1 pontosság, 14 adathalmaz
1 lövés (katalógus)	86.9
2 lövés	88.8
3 lövés	89.8
5 lövés	90,3
10 lövés	91.0
korlátlan	95,4

Díjszabás

A Custom Vision díjszabása

Képelemzés díjszabása

Termékfelismerési funkciók

Polc képösszeállítása

A varrás és a kijavítási API-k lehetővé teszik a képek módosítását a Product Understanding eredményeinek pontosságának javítása érdekében. Ezeket az API-kat a következőkre használhatja:

Egyetlen kép létrehozásához több kép összefűzése egy polcról.
Kép kijavítása a perspektivikus torzítás eltávolításához.

Polc termékfelismerése (előre betanított modell)

A Product Understanding API lehetővé teszi egy polcrendszerkép elemzését a beépített előre betanított modellel. Ez a művelet észleli a termékeket és a réseket a polcképen, és visszaadja az egyes termékek és rések határolókeretének koordinátáit, valamint az egyes termékek megbízhatósági pontszámát.

Az alábbi JSON-válasz bemutatja, hogy mit ad vissza a Product Understanding API.

{
  "imageMetadata": {
    "width": 2000,
    "height": 1500
  },
  "products": [
    {
      "id": "string",
      "boundingBox": {
        "x": 1234,
        "y": 1234,
        "w": 12,
        "h": 12
      },
      "classifications": [
        {
          "confidence": 0.9,
          "label": "string"
        }
      ]
    }
  ],
  "gaps": [
    {
      "id": "string",
      "boundingBox": {
        "x": 1234,
        "y": 1234,
        "w": 123,
        "h": 123
      },
      "classifications": [
        {
          "confidence": 0.8,
          "label": "string"
        }
      ]
    }
  ]
}

Polc termékfelismerése (testreszabott modell)

A Product Understanding API egyéni betanított modellel is használható az adott termékek észleléséhez. Ez a művelet az egyes termékek és rések határolókeret-koordinátáit, valamint az egyes termékek címkéjét adja vissza.

Az alábbi JSON-válasz bemutatja, hogy a Product Understanding API mit ad vissza, ha egyéni modellel használják.

"detectedProducts": {
  "imageMetadata": {
    "width": 21,
    "height": 25
  },
  "products": [
    {
      "id": "01",
      "boundingBox": {
        "x": 123,
        "y": 234,
        "w": 34,
        "h": 45
      },
      "classifications": [
        {
          "confidence": 0.8,
          "label": "Product1"
        }
      ]
    }
  ],
  "gaps": [
    {
      "id": "02",
      "boundingBox": {
        "x": 12,
        "y": 123,
        "w": 1234,
        "h": 123
      },
      "classifications": [
        {
          "confidence": 0.9,
          "label": "Product1"
        }
      ]
    }
  ]
}

A polc planogram-megfelelősége

A Planogram-egyező API-val összehasonlíthatja a Product Understanding API eredményeit egy planogram-dokumentumhoz. Ez a művelet megfelel az észlelt termékeknek és a planogram-dokumentum megfelelő pozíciójának.

Egy JSON-választ ad vissza, amely a planogramdokumentum minden pozíciójához tartozik, függetlenül attól, hogy egy termék vagy egy rés foglalja-e el.

{
  "matchedResultsPerPosition": [
    {
      "positionId": "01",
      "detectedObject": {
        "id": "01",
        "boundingBox": {
          "x": 12,
          "y": 1234,
          "w": 123,
          "h": 12345
        },
        "classifications": [
          {
            "confidence": 0.9,
            "label": "Product1"
          }
        ]
      }
    }
  ]
}

Korlátozások

A termékfelismerés csak az USA keleti régiójában és az USA 2. nyugati régiójában érhető el.
A polcképek mérete akár 20 MB is lehet. Az ajánlott méret 4 MB.
Javasoljuk, hogy mielőtt elemzés céljából feltöltené őket, varrást és kijavítást kell végeznie a polcrendszerképeken.
Az egyéni modell használata nem kötelező a Termékfelismerésben, de a planogram-egyeztetési függvényhez szükséges.

Következő lépések

Ismerkedjen meg a termékfelismeréssel a varrás és a kijavítási API-k kipróbálásával. Ezután végezze el az alapszintű elemzést a Product Understanding API-val.

Share via