ICPR 2020国际学术竞赛：大规模无噪声精细商品图像识别

随着电子商务的飞速发展，购物方式发生了革命性的变化。为了通过快速响应完全满足客户的大量和多样化的在线购物需求，以及购物网站商品入库等需求， AI 零售系统通常需要自动从图像或视频中识别库存单位（SKU）级别的商品类型。但是，许多 SKU 级别的产品的视觉差异往往较小，识别难度大。目前，大多数商品识别数据集的商品数据规模有限，且往往包含大量的噪音标签（缺少人工标签）。

▲ 不同SKU（每一行内）之间的视觉差异往往较小，所以SKU级别的商品图像分类也被认为是一种典型的精细商品图像识别任务

在本次比赛中，我们提供了完全人工标注的 SKU 级别的商品图片数据集，名为“Products-10K”，其中包含 10,000 种细粒度的 SKU 级商品，这些商品均选自京东在线客户频繁购买的产品。

相对于其他主流商品图像识别数据集，Products-10K 主要具备以下几个特点： 

1. 完全人工标注，数据集噪声比例控制在 0.5% 以内，每张图片至少经过来自京东商品识别专家团队三人以上的审查；

2. 商品展示图与用户实拍图均被涵盖。

▲  同一SKU（每一列）对应的展示图与实拍图之间的差异往往较大

3. 数据分布与实际应用场景相符，总计涵盖 10 大类产品下属的 10000 类 SKU 商品。

本次比赛由京东智联云主办，依托 ICPR 2020，在 Kaggle 进行性能评估。我们鼓励相关领域的工程师和研究人员开发新颖的算法，通过此次比赛进一步推动商品图像识别这一实用视觉分类任务的发展。 

优胜者将被邀请参加在意大利米兰举办的 ICPR 国际会议上做专题报告，并颁发荣誉证书。

赛程：

更多详细信息：

https://products-10k.github.io/

比赛页面：

https://www.kaggle.com/c/products-10k

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