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Trax率先引入F1指標(biāo),助力零售企業(yè)客觀評(píng)估數(shù)據(jù)可用性和價(jià)值
時(shí)間:2021-06-23 22:21   來(lái)源:今日頭條   責(zé)任編輯:毛青青
  原標(biāo)題:Trax率先引入F1指標(biāo),助力零售企業(yè)客觀評(píng)估數(shù)據(jù)可用性和價(jià)值
 
  在技術(shù)升級(jí)和消費(fèi)升級(jí)的雙重驅(qū)動(dòng)下,零售數(shù)字化轉(zhuǎn)型已成為零售市場(chǎng)的基本共識(shí),F(xiàn)如今,零售現(xiàn)場(chǎng)的大數(shù)據(jù)已成為零售管理的一項(xiàng)重要數(shù)字資產(chǎn),囊括了從消費(fèi)者到門店、從零售場(chǎng)景到供應(yīng)鏈上下游延伸的全域數(shù)字化過(guò)程中最不可忽視的數(shù)字支撐點(diǎn)。
 
  Trax作為全球零售業(yè)的計(jì)算機(jī)視覺(jué)解決方案領(lǐng)導(dǎo)者,在中國(guó)率先引入F1指標(biāo),通過(guò)科學(xué)和專業(yè)的AI評(píng)估模型,幫助零售企業(yè)客觀的評(píng)估貨架數(shù)字化的數(shù)據(jù)可用性和價(jià)值。
 
  相比準(zhǔn)確率,綜合指標(biāo)F1更顯優(yōu)勢(shì)
 
  在過(guò)去的數(shù)年中,實(shí)體零售場(chǎng)景中的貨架實(shí)景、面位、價(jià)簽、陳列、以及促銷等這些基礎(chǔ)的數(shù)字化信息,逐步構(gòu)建了零售數(shù)字化的底層框架。作為效率革命的AI技術(shù),被應(yīng)用到圖像識(shí)別領(lǐng)域,因此,圖像中商品的準(zhǔn)確率成為最為常見(jiàn)的指標(biāo)。
 
  事實(shí)上,在對(duì)人工智能訓(xùn)練能力水平評(píng)估的標(biāo)準(zhǔn)中,通常會(huì)用到準(zhǔn)確率(Accuracy)、精準(zhǔn)率(Precision)、召回率(Recall)和綜合F1指標(biāo)。準(zhǔn)確率又是大家在近幾年經(jīng)常使用的作為衡量圖像識(shí)別效果的常用指標(biāo),它計(jì)算了分類正確的預(yù)測(cè)數(shù)與總預(yù)測(cè)數(shù)的比值,但當(dāng)樣本不均衡時(shí),準(zhǔn)確率評(píng)估方法的缺陷尤為顯著,不能真正客觀的衡量結(jié)果。
 
  F1指標(biāo)作為 率和召回率的綜合指標(biāo),能夠更科學(xué)的評(píng)估AI模型的好壞。F1指標(biāo)可以應(yīng)用在不同維度,包括分銷與排面、場(chǎng)景及層數(shù)、二次陳列和價(jià)簽、以及翻拍防作弊等特定需求。

  影響F1指標(biāo)的關(guān)鍵因素主要有:產(chǎn)品外包裝,樣本豐富性和算法能力。Trax建議客戶選取不低于1068張圖像樣本,降低圖片數(shù)量少帶來(lái)的指標(biāo)統(tǒng)計(jì)學(xué)風(fēng)險(xiǎn),這些樣本充分考慮不同門店類型,不同照片拍攝環(huán)境,以及不同產(chǎn)品擺放方式。同時(shí)建議客戶聚焦在核心SKU,避免過(guò)于關(guān)注長(zhǎng)尾SKU,這樣會(huì)大大拖慢項(xiàng)目進(jìn)度并對(duì)最終的收益沒(méi)有明顯提升。
 
  四大算法領(lǐng)先優(yōu)勢(shì),Trax助力客戶客觀評(píng)估數(shù)據(jù)可用性和價(jià)值
 
  F1指標(biāo)為客觀評(píng)估數(shù)據(jù)可用性帶來(lái)新的啟示,究其本源,Trax的算法能力有著不可忽視的影響。
 
  首先是Trax的全場(chǎng)景數(shù)字化解決方案。無(wú)論面向大店小店,還是特殊場(chǎng)景,Trax擁有豐富且適用的場(chǎng)景模塊,面向中國(guó)廣袤縱深、渠道復(fù)雜的零售市場(chǎng),亦能輕松駕馭。
 
  其次是專家推理決策系統(tǒng)。對(duì)于通過(guò)計(jì)算機(jī)視覺(jué)無(wú)法識(shí)別的產(chǎn)品,可以通過(guò)價(jià)簽、臨近產(chǎn)品進(jìn)行推理,進(jìn)一步以算法和專家推理系統(tǒng)提升數(shù)據(jù)可用性。
 
  再則是360度全方位檢測(cè)。Trax獨(dú)有的圖像識(shí)別算法,不受圖片中產(chǎn)品擺放與貨架的角度影響,充分利用每一張圖片, 進(jìn)行分類、標(biāo)注和識(shí)別,全面提升數(shù)據(jù)的可用性。
 
  最后則是強(qiáng)泛化能力。在過(guò)去十年的累計(jì)的經(jīng)典案例基礎(chǔ)上,Trax成熟的建模經(jīng)驗(yàn),能夠延伸滿足到更多的場(chǎng)景,幫助到更多商品的識(shí)別。
 
  從大規(guī)模上線應(yīng)用AI圖像識(shí)別的客戶案例來(lái)看,Trax已經(jīng)建立了不同品類的F1指標(biāo)行業(yè)標(biāo)桿。某國(guó)內(nèi)領(lǐng)先飲品客戶單日照片量超過(guò)60萬(wàn)張,超過(guò)1萬(wàn)人使用,F(xiàn)1分銷指標(biāo)達(dá)到99%,F(xiàn)1排面指標(biāo)達(dá)97%。除此之外,某全球領(lǐng)先日化客戶F1分銷指標(biāo)達(dá)到96%,某全球領(lǐng)先醫(yī)藥客戶F1排面指標(biāo)達(dá)到95%,某國(guó)內(nèi)新銳母嬰連鎖客戶F1分銷指標(biāo)達(dá)99%……這些數(shù)據(jù)引領(lǐng)零售數(shù)字化轉(zhuǎn)型進(jìn)入更高的數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)。
 
  可以預(yù)見(jiàn),F(xiàn)1指標(biāo)或?qū)⒊蔀榱闶跘I算法的新標(biāo)準(zhǔn),客觀和精準(zhǔn)的數(shù)據(jù)服務(wù)于管理實(shí)踐和升級(jí),每一幀被采集上來(lái)的數(shù)據(jù)圖像都呈現(xiàn)其對(duì)應(yīng)的數(shù)據(jù)價(jià)值,Trax亦將為零售數(shù)字化轉(zhuǎn)型提供加速動(dòng)能。

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