AI帮你“买买买”：深度学习助力提供更好的购物体验

网上购物虽然方便，但并不总能顺心如意。如果您有心仪已久的东西，但是经过四处搜索仍无法找到最理想的选择，难免会令人沮丧。

克罗地亚的Styria Digital Services是NVIDIA初创加速计划的成员。最近，他们正在和奥地利最大的网上商城Willhaben合作，帮助顾客更快找到理想商品，也可轻松出售闲置物品。

疯狂购物到手软

借助Styria的AI图像识别技术，购物者可以使用Willhaben的Fashion-Cam功能拍摄想要购买物品的照片，然后使用该照片搜索网站上的所有货源。

 

一般的视觉搜索方法只能提供语义匹配结果，比如，使用一张亮粉色裤子的照片进行搜索，搜到的结果将是裤子，但不一定是亮粉色。Styria的这款应用程序可以使视觉搜索结果更加具体、更加匹配。它甚至能在图像上没有徽标的情况下识别出物体的具体品牌。

 

Styria在两周时间内，利用500万张图像在四个NVIDIA GPU上训练其卷积神经网络。借助这款深度学习应用程序，使用Fashion-Cam的用户可在200毫秒内收到其图像搜索的结果，结果堪比基于文本的搜索。

 

Styria凭借其成果在2017年GTC欧洲大会上斩获了最佳海报奖。公司高管们也有幸见到了NVIDIA创始人兼首席执行官黄仁勋，还搜索了他标志性的皮夹克。

识别-发布-售出

Styria还将通过其“自动加标题”API帮助卖家获得更好的体验。为了实现这一目标，该团队研发出了物体识别模型，可分层次进行精细识别。

 

该API根据较高的细节级别和较高的置信度对物体进行分类。例如，如果您想出售一款NVIDIA GPU，而API并不是特别确信（置信度较低）这是一款GPU，那么该API会将其归为一般类别的PC组件。

 

结果通常在100毫秒内生成，大大减少了卖家查找更合适的广告发布类别所花的精力。

 

Styria数据科学部门主管Marko Velic表示，那些具有竞争性的计算机视觉API无法以非常精细的细节级别识别日常物体。而且，这种影响不仅仅体现在网上购物应用程序中。

 

Velic说：“为了达到准确性的目标，在NVIDIA的硬件上训练我们的模型就至关重要。现在，对于那些想要开发在日常环境中运行的AR/VR应用程序或机器人系统的用户而言，我们的模型将大有用处。”

初创加速计划

NVIDIA初创加速计划中有2000多家初创公司，Styria也是其中一员。该计划为初创公司成员提供技术支持、专业知识和营销支持。

 

点击“阅读原文”了解更多初创加速计划的信息。