随着人工智能研究的飞速进步，AI技术正在不断的更新、升级、落地，智能生活的场景已不再遥远。在这个“全民”进军AI领域的时刻，人工智能领域的领头羊百度为开发者们提供了一个深度交流、学习、使用百度最新AI技术的绝佳机会，百度大脑开放日活动应运而生。顺承第一期的东风，4月25日，第二期百度大脑开放日活动拉开帷幕，带来多项新品发布和技术升级，其中“硬核”能力爆表的EasyDL商品检测专业版更是让开发者们大呼过瘾。
EasyDL商品检测专业版横空出世，助力线下零售商品数字化
作为第二期百度大脑开放日活动上发布的新产品，EasyDL商品检测专业版的出现堪称“水到渠成”。众所周知，EasyDL是百度大脑在2017年底推出的零算法基础定制高精度AI模型的平台，目前EasyDL通用平台已支持图像分类、物体检测、文本分类、声音分类四类模型的定制训练，因其零算法基础即可上手使用的超低门槛特性，EasyDL产品服务已经广泛应用到工业、安防、互联网、零售、物流、智能硬件、教育 、 医疗、电商等各个行业。数据显示，已有近1.5万客户使用EasyDL，创建了超过3万个模型。
据悉，超过10%的用户在EasyDL通用版平台上训练零售场景的商品检测识别模型，同时根据市场调查数据，在快消、零售场景中，零售商每年都会拿出销售额的8%-12%用于线下渠道的营销费用，包括上架陈列、促销、激励等费用，而运营数据的缺失使得整个运营过程很难形成闭环，商品数字化能够帮助零售商提升运营效率，有效节约成本，用AI技术实现商品的检测与识别则是商品数字化的有效手段。
EasyDL商品检测专业版正是解决这一市场诉求的最佳方案，无论是货架的智能陈列审核、还是超市的智能巡店亦或是自助结算等场景，EasyDL商品检测专业版都能够提供有效支持。
而对比通用版，EasyDL商品检测专业版还具有三大优势：第一，在数据层面，EasyDL商品检测专业版系统预置了超过600种SKU多角度单品图库，同时借助自动图像合成技术，极大降低了用户采集和标注数据成本，从数千张样本几百小时标注升级为百级别样本图片几十分钟数据标注。第二，在算法层面，专业版针对零售商品检测的4个细分场景，进行了专项算法调优，大幅提升模型精度，在相同数据集下，对比通用算法精度提升30%以上，在实际业务场景中实现高达95%的识别精度。第三，专业版未来还会推出系列配套工具与服务，包括SKU图像采集箱、货架拼接SDK，标准的SKU识别模型服务等，进一步提升零售场景的应用效率。
Everyone Can AI ：EasyDL商品检测专业版简化AI赋能
使用场景丰富证明市场广阔，但AI能力获取的高成本让很多行业客户望而却步，如何降低获取AI模型生产的成本，并获得在实际场景中高效可用的AI服务则是EasyDL商品检测专业版需要解决的重要问题。基于百度大规模商品（SKU）训练数据集的预训练，EasyDL商品检测专业版提升了模型的泛化能力。同时，融合百度自动图像合成技术，EasyDL商品检测专业版可以自动生成大量模拟实景训练图片，弥补用户数据采集的难题，并进一步增强模型适应性。在货架商品陈列审核实际场景测试中，通过50张实景图片的标注，即可完成模型训练，模型准确率超过95%。
据了解，EasyDL商品检测专业版提供了近千种SKU可供用户直接选择，对每个SKU，系统预置了多角度的单品图，用户无需或只需上传少量图片，即可获得更好的模型效果。最为方便的一点是，所有的训练模型操作均可在网页上通过可视化界面完成，无需算法编程。具备全能、高效、低门槛等特征的EasyDL商品检测专业版正在带领我们走向一个“Everyone Can AI”的新时代。
零售场景赋能效果显著，高效落地行业
在开放日活动中，品览创始人兼CEO李一帆重点介绍了EasyDL商品检测专业版在零售场景的落地应用。以高端鲜味调料领域领先企业欣和为例，EasyDL商品检测专业版能够解决陈列检核、货架数据上报、营销活动管理等品牌商痛点，通过在EasyDL商品检测专业版中添加SKU、实景图、校验模型，品览快速获取了针对欣和应用场景的调味品巡检模型，帮助欣和的巡店效率提高了3倍，基层单店排面盘点时间从30分钟降低到了5分钟，全国范围内市场数据均实现实时动态查看，集团审核部分实现AI自动化，效率提高了20倍。
而功能如此全面的EasyDL商品检测专业版的使用流程也并不繁琐。简单五步，即可一站式获取服务。
第一步：创建模型
第二步：创建SKU单品图库。用户可通过在预置SKU库中选择已有单品图集，无需自行上传图片，系统已为每个SKU预置60+各种角度单品图。
对于系统中没有覆盖到的SKU，可自建SKU，上传10-20张不同角度的纯色背景图片，覆盖实际应用场景中的主要拍摄角度。
第三步，选择细分场景，标注实景图。根据实际业务应用场景，采集包括光线、遮挡、周边商品及装饰在内的不同商品摆放环境的实景图，保证每个SKU至少出现在20张不同的实景图中，完成标注后即可开始训练。
