Pengenalan Produk (pratinjau versi 4.0)
API Pengenalan Produk memungkinkan Anda menganalisis foto rak di toko ritel. Anda dapat mendeteksi keberadaan produk dan mendapatkan koordinat kotak pembatasnya. Gunakan dalam kombinasi dengan kustomisasi model untuk melatih model untuk mengidentifikasi produk spesifik Anda. Anda juga dapat membandingkan hasil Pengenalan Produk dengan dokumen planogram toko Anda.
Cobalah kemampuan Pengenalan Produk dengan cepat dan mudah di browser Anda menggunakan Vision Studio.
Catatan
Merek yang ditampilkan dalam gambar tidak berafiliasi dengan Microsoft dan tidak menunjukkan bentuk dukungan produk Microsoft atau Microsoft oleh pemilik merek, atau dukungan pemilik merek atau produk mereka oleh Microsoft.
Penting
Anda dapat melatih model kustom untuk pengenalan produk menggunakan layanan Custom Vision atau API Pengenalan Produk Analisis Gambar 4.0. Tabel berikut membandingkan dua layanan.
| Daerah | Produk di Rak – Custom Vision | Pengenalan Produk – API Analisis Gambar/Kustomisasi | ||||||||||||||||||||||||||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Fitur | Pemahaman produk kustom | Jahitan gambar & rektifikasi, Pemahaman produk yang telah dilatih sebelumnya, Pemahaman produk kustom, Pencocokan planogram |
||||||||||||||||||||||||||||
| Model dasar | CNN | Model transformator Florence | ||||||||||||||||||||||||||||
| Pemberian label | Customvision.ai | AML Studio | ||||||||||||||||||||||||||||
| Web Portal | Customvision.ai | Vision Studio | ||||||||||||||||||||||||||||
| Pustaka | REST, SDK | REST, Sampel Python | ||||||||||||||||||||||||||||
| Data pelatihan minimum yang diperlukan | 15 gambar per kategori | 2-5 gambar per kategori | ||||||||||||||||||||||||||||
| Penyimpanan data pelatihan | Diunggah ke layanan | Akun penyimpanan blob pelanggan | ||||||||||||||||||||||||||||
| Hosting model | Cloud dan tepi | Hanya hosting cloud, hosting kontainer tepi yang akan datang | ||||||||||||||||||||||||||||
| Kualitas AI |
|
|
||||||||||||||||||||||||||||
| Harga | Harga Custom Vision | Harga Analisis Gambar |
Fitur Pengenalan Produk
Komposisi gambar rak
API jahitan dan perbaikan memungkinkan Anda memodifikasi gambar untuk meningkatkan akurasi hasil Pemahaman Produk. Anda dapat menggunakan API ini untuk:
- Jahit bersama beberapa gambar rak untuk membuat satu gambar.
- Perbaiki gambar untuk menghapus distorsi perspektif.
Pengenalan produk shelf (model yang telah dilatih sebelumnya)
PRODUCT Understanding API memungkinkan Anda menganalisis gambar rak menggunakan model yang sudah dilatih sebelumnya. Operasi ini mendeteksi produk dan celah dalam gambar rak dan mengembalikan koordinat kotak pembatas dari setiap produk dan kesenjangan, bersama dengan skor keyakinan untuk masing-masing.
Respons JSON berikut mengilustrasikan apa yang dikembalikan 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"
}
]
}
]
}
Pengenalan produk shelf (model yang disesuaikan)
PRODUCT Understanding API juga dapat digunakan dengan model terlatih kustom untuk mendeteksi produk spesifik Anda. Operasi ini mengembalikan koordinat kotak pembatas dari setiap produk dan kesenjangan, bersama dengan label setiap produk.
Respons JSON berikut menggambarkan apa yang dikembalikan PRODUCT Understanding API saat digunakan dengan model kustom.
"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"
}
]
}
]
}
Kepatuhan planogram rak
API pencocokan Planogram memungkinkan Anda membandingkan hasil API Pemahaman Produk dengan dokumen planogram. Operasi ini cocok dengan setiap produk yang terdeteksi dan celah ke posisi yang sesuai dalam dokumen planogram.
Ini mengembalikan respons JSON yang memperkirakan setiap posisi dalam dokumen planogram, baik yang ditempati oleh produk atau celah.
{
"matchedResultsPerPosition": [
{
"positionId": "01",
"detectedObject": {
"id": "01",
"boundingBox": {
"x": 12,
"y": 1234,
"w": 123,
"h": 12345
},
"classifications": [
{
"confidence": 0.9,
"label": "Product1"
}
]
}
}
]
}
Batasan
- Pengenalan Produk hanya tersedia di wilayah Azure US Timur dan US Barat 2 .
- Gambar rak dapat berukuran hingga 20 MB. Ukuran yang disarankan adalah 4 MB.
- Sebaiknya Anda melakukan jahitan dan rektifikasi pada gambar rak sebelum mengunggahnya untuk analisis.
- Menggunakan model kustom bersifat opsional dalam Pengenalan Produk, tetapi diperlukan untuk fungsi pencocokan planogram.
Langkah berikutnya
Mulai menggunakan Pengenalan Produk dengan mencoba API jahitan dan rektifikasi. Kemudian lakukan analisis dasar dengan PRODUCT Understanding API.