Аннотация к товарам розничной торговли модной одеждой
Как компания Shaip разработала структурированный конвейер аннотирования товаров в розничной торговле модной одеждой с многоатрибутной маркировкой продукции на изображениях манекенов, предметов одежды в разложенном виде и живых моделей — созданный как набор данных производственного уровня для визуального поиска, рекомендаций по комплектам одежды, виртуальной примерки и автоматизации инвентаризации с помощью ИИ.
Обзор проекта
Поскольку в розничной торговле искусственный интеллект все больше ориентируется на визуальный подход — визуальный поиск, рекомендации по одежде, виртуальная примерка — клиенту потребовался масштабируемый конвейер аннотирования, способный классифицировать и присваивать атрибуты модным товарам по всей розничной таксономии с многоуровневой детализацией.
Компания Shaip разработала комплексный конвейер аннотирования, охватывающий классификацию категорий, многоатрибутную разметку, выделение ограничивающих рамок для нескольких товаров и двухуровневый контроль качества, — в результате чего были получены обширные наборы данных о товарах, готовые для применения в приложениях искусственного интеллекта в электронной коммерции и розничной торговле следующего поколения.
Основная статистика
Порог точности
99%
Уровни контроля качества
2-Tier
Слои атрибутов
6+
Охваченные категории
Полная таксономия
Задачи
- отличительный визуально похожие категории — длинный топ против короткого платья, юбка против платья, жакет против рубашки-накидки
- Управляемость манекены, плоская раскладка и живая модель фотографии с единообразными аннотациями
- Применение 6+ слоев атрибутов по каждому изделию — цвет, узор, рукав, вырез горловины, крой, повод
- изолирующий отдельные продукты на изображениях, содержащих несколько предметов одежды, с узкими ограничивающими рамками для каждого предмета одежды.
- Сохранение 99% точность при высоком разнообразии категорий и атрибутов
Решение
Таксономия категорий
Аннотаторы работали, опираясь на структурированную таксономию моды, охватывающую топы, рубашки, юбки, джинсы, брюки, платья, куртки, сандалии и многое другое. Строгие правила классификации обрабатывали нестандартные случаи — например, как отличить длинный топ от короткого платья, юбку от платья или куртку от рубашки — обеспечивая возможность для последующих моделей различать визуально похожие предметы.
Многоатрибутная маркировка
Помимо классификации по категориям, каждый товар был помечен подробными атрибутами: цвет, узор, тип рукава, фасон выреза горловины, тип посадки, внешний вид материала и тип случая. Такая многоуровневая система тегирования превращает простой набор данных классификации в богатый корпус информации о товарах, способный использоваться в системах визуального поиска и рекомендациях по выбору одежды.
Обработка нескольких типов изображений
Товары демонстрировались при различном освещении, ракурсах, на разных фонах, как на манекенах, так и на живых моделях. Одежда частично перекрывала друг друга, была видна частично или была показана на фотографиях в разложенном виде, в отличие от фотографий в надетом виде. Единые решения по аннотированию были обеспечены для всех типов изображений посредством подробной документации в соответствии со стилем.
Изоляция ограничивающей рамки для каждого предмета одежды
Для выделения отдельных предметов на изображениях, содержащих несколько товаров, вокруг каждого предмета одежды были нарисованы плотно обведенные рамки. Для изображений, содержащих несколько видимых товаров, каждому товару были присвоены собственные категории и атрибуты, что значительно повысило информативность каждого изображения в итоговом наборе данных.
Двухуровневая система контроля качества и проверка точности на уровне 99%.
Каждое аннотированное изображение проходило двухэтапную проверку качества. Аннотаторы первого уровня занимались первоначальной категоризацией и присвоением атрибутов; рецензенты второго уровня проверяли точность меток, согласованность атрибутов и точность ограничивающих рамок. Перед отправкой каждой партии устанавливался минимальный порог точности в 99%.
Объем проекта
| Тип набора данных | Типы изображений | Атрибуты | Метод аннотирования | QA | Точность подачи |
|---|---|---|---|---|---|
| Маркировка товаров розничной торговли модной одеждой | Манекен, плоская раскладка, живая модель | 6+ слоев на изделие | Плотные ограничивающие рамки для каждого предмета одежды | Двухуровневый контроль качества | 99% |
Результаты
- Создал структурированная таксономия моды с дифференциацией категорий крайних случаев
- Стандартизированный 6+ слоев атрибутов на каждый предмет одежды для более глубокого анализа характеристик продукта
- Сдан изоляция ограничивающей рамки для каждого элемента на изображениях, содержащих несколько элементов
- Поддерживается 99% точность ворот посредством двухэтапной проверки качества.
- Включено для клиента визуальный поиск, рекомендации по выбору одежды, виртуальная примерка и инвентаризация. AI
В целом, компания Shaip помогла преобразовать требования к аннотированию модных изображений различных типов в структурированный, готовый к производству конвейер, способный поддерживать визуальный поиск, рекомендательные системы, виртуальную примерку, автоматизацию инвентаризации и анализ тенденций с помощью ИИ на современных платформах электронной коммерции и розничной торговли.
Компания Shaip точно передала нюансы моды — они выделили категории, которые даже наша собственная команда по мерчандайзингу обсуждала. Богатое описание характеристик напрямую повлияло на точность визуального поиска и рекомендаций.
