Baidu Brain EasyDL Retail Editionは、消費財メーカーのオフライン流通チャネルのデジタルアップグレードをサポートします。

消費財ブランドにとって、製品の売上を増やすことが仕事の中心となります。しかし、電子商取引が普及している今日でも、オフライン店舗での購入は依然として商品販売の重要な部分を占めています。

そのため、ブランドオーナーはオフライン店舗での製品販売を増やすために戦略を常に最適化しています。その中で、オフライン店舗における商品の展示パフォーマンスを把握し、改善することが重要な手段の一つとなっています。商品陳列のパフォーマンスを測定する場合、場所や商品の種類によって測定の次元や重点が異なります。棚陳列の場合、商品の列数、棚占有率、陳列位置が共通の測定基準となります。冷凍庫陳列の場合、冷凍庫の純度と飽和度が非常に重要です。

指標の洗練化と製品カテゴリーの多様化が進む中、ターミナル店舗におけるブランドや販売代理店の営業担当者の業務遂行品質を向上させ、店舗内の競争優位性を最大限に高めるにはどうすればよいでしょうか。この需要に応えて、百度脳EasyDLは、国内初となる日用消費財業界向けにカスタマイズされたAIモデルトレーニングプラットフォーム「EasyDL Retail Edition」をリリースし、ブランドメーカーやSFA、DMSなどのデジタルシステムメーカーが端末実行に必要なAIモデルを迅速に実装できるように支援しました。日用消費財小売ブランドが店舗内のプロセス管理を改善し、日用消費財業界のインテリジェントな変革をより効果的に推進し、端末実行の品質と効率を向上させ、さまざまなビジネスリンクのコストを削減し、最終的にパフォーマンスの成長を促進できるよう支援します。

1. EasyDL リテール版の紹介

EasyDL は、PaddlePaddle ディープラーニング プラットフォームをベースにした、エンタープライズ開発者向けにリリースされたゼロ閾値 AI 開発プラットフォームです。 EasyDL は、さまざまなユーザー グループ向けに、クラシック バージョン、プロフェッショナル バージョン、業界バージョンをリリースしました。業界バージョンでは、急速に変化する消費財業界の特定のビジネス シナリオとニーズをターゲットにするために、EasyDL 小売バージョンがリリースされました。現在、カスタマイズ製品検出、標準製品検出、棚接合、コピー認識、製品展示層認識、製品展示シーン認識、最新の補助ラベル付けの 7 つの機能を提供しています。複数の機能を組み合わせて、ユーザー シナリオ専用のサービスをカスタマイズすることをサポートします。

2. カスタマイズ製品テストと標準製品テスト

カスタマイズされた製品検出機能は、カスタマイズされた棚のコンプライアンス検査、セルフサービス チェックアウト カウンター、無人小売キャビネットなどの小売シナリオで製品を識別するための高精度 AI モデルに特化しています。ユーザーが少量のデータでより良いモデル結果を達成できるように、プラットフォームは、約1,000の製品についてそれぞれ約50枚の大量のプリセット製品画像を提供し、Baiduの大規模小売データに基づく事前トレーニング済みモデルを公開しています。データ強化合成技術と組み合わせることで、顧客はSKUを作成するときにトレーニングデータを選択して合成することができ、トレーニングデータの収集とラベル付けのコストを大幅に削減できます。同時に、ユーザーはビジネスニーズに応じて独自の製品を作成できます。製品情報を完全にカスタマイズできるため、顧客のカスタマイズニーズを完全に満たし、低コストで高精度の製品検出AIモデルサービスを実現できます。

Baiduの大規模小売データ事前トレーニングモデルは、豊富なシナリオと大部分のユーザーデータとの強い相関性を持つ膨大なインターネット小売データを使用した大規模トレーニングによって得られた高精度モデルです。通常の事前トレーニングモデルと比較して、精度と一般化が向上しています。同時に、Baidu の大規模データに基づいて事前トレーニングされたモデルは、より多くの意味的な「知識」を持ちます。この事前知識を使用して、ユーザーが微調整したカスタマイズされたモデルは通常、より優れたパフォーマンスを発揮します。

小売業のシナリオは、一般的にSKU在庫が大きく、成長が速いという特徴があります。また、SKUの不均衡の問題が発生しやすく、ラベル付けの難しさやコストが非常に高くなります。このため、EasyDL の小売バージョンでは、シナリオベースのデータ生成用に単一の製品画像をアップロードする機能をユーザーに提供し、直接使用できる一般的な SKU (Coke、Sprite など) 用のパブリック SKU ライブラリが組み込まれています。ここでのシナリオをどのように理解すればよいでしょうか? EasyDL の小売バージョンは、棚、床の山、無人チェックアウトなどの主要な小売シナリオ向けにカスタマイズされたデータ合成戦略と方法を提供します。合成されたトレーニング データは、生成モデルを通じて微調整され、生成された画像が実際のシーンの画像に近くなります。下の図に示すように、実際の風景写真と合成写真を使用してトレーニングされたモデルは、単一の実際の写真と比較して、より明らかなパフォーマンスの向上を達成し、一般化能力が向上しています。

具体的なプロジェクトデータによると、40% の実際のトレーニング画像 + 60% の合成画像で、100% の実際のトレーニング画像に近いトレーニング効果が得られ、一般化能力もある程度向上しています。

標準の製品検出機能は、小売業者の最も一般的な製品カテゴリをサポートする公開製品検出 API を提供します。ユーザーはトレーニングなしで API を通じて組み込みの製品カテゴリを検出できます。インターフェースは、製品名、仕様、カテゴリ、画像内の位置を返します。基礎となるモデルは、棚のコンプライアンス検査シナリオに合わせて特別に調整されており、大型スーパーマーケット、コンビニエンス ストア、路面店などのさまざまな複雑な棚のシナリオに適しています。現在は飲料や日用化学製品の試験に対応しています。

飲料試験には、コカコーラ、ペプシ、農夫山泉、マスターコング、統一の5つのブランドから122種類の飲料が含まれ、日常化学製品試験には、一般的な日常化学製品ブランドの日常化学製品1,522種類が含まれており、製品数は現在も拡大中です。

公開製品検出モデルを構築する上での最大の課題の 1 つは、細分化された問題、つまり類似のカテゴリが多数存在することです。たとえば、Sprite 500ml と Sprite 600ml などの類似した仕様、または Fruit Grain Peach Flavor と Fruit Grain Grape Flavor などの類似したパッケージなどです。これらの類似商品により、モデル検出の難易度はある程度高まっています。EasyDLの小売バージョンでは、さまざまなテクノロジーを統合し、大規模なサブ分類モデルを開発して、きめ細かい問題をより適切に解決し、正確な識別を実行するとともに、その後の製品カテゴリの拡張を容易にしています。

3つ、4つの付加価値サービス

上記の 2 つの基本サービスに加えて、EasyDL の市販バージョンでは、一連の付加価値サービスも提供されます。棚接合、コピー認識、商品陳列層識別、商品陳列シーン識別などをはじめ、業界やユーザーのニーズに基づいて今後も新たなサービスが展開されていきます。

EasyDL ディープラーニング アルゴリズムに基づく棚ステッチング サービスは、複数の棚の部分画像またはビデオを組み合わせて完全な棚画像を作成することをサポートします。また、SKU の名前と数量を含む完全な棚マップでの製品検出結果の出力もサポートしており、長い棚での製品検出が必要なビジネス シナリオに適しています。

偽造写真認識は、 Baidu の視覚アルゴリズムに基づいており、商品陳列偽造写真認識は、商品棚陳列写真や地上山積み商品陳列写真など、携帯電話を通じてコピーされた商品陳列写真を識別し、偽造写真を効率的に審査し、市場コストの利用率を向上させることができます。

百度の視覚アルゴリズムに基づく商品陳列階層識別は、商品が棚のどの階層にあるかを正確に識別できます。現在、通常の棚、端棚、垂直冷凍棚などの棚タイプをサポートしています。

商品陳列シーン認識は、 Baidu の視覚アルゴリズムに基づいており、商品陳列シーンを正確に識別できます。現在、通常の棚、エンドラック、直立型冷凍庫などのシーンタイプをサポートしています。

製品検出の動画像デモンストレーション:

4. 補助注釈機能

データはモデルの有効性の上限を決定します。従来から提供されているデータ合成機能に加え、ユーザーのラベリングコスト削減を支援するために、製品版では補助的なラベリング機能を開始しました。

ほとんどの小売シナリオでディスプレイ パフォーマンスの洞察を得るには、多数の SKU を識別する必要があります。つまり、顧客は、画像上で識別される製品のフレームを描画したり、フレームにラベル名を添付したりするなど、画像の注釈付けに多くの時間と費用を費やす必要があります。顧客が画像注釈のコストを効果的に削減できるように、プラットフォームは補助注釈機能を開始しました。この機能は、ユーザーが事前にプラットフォームにアップロードしたラベルなしデータに対して、ラベルなしのオレンジ色の補助注釈ボックスを描画することをサポートします。ユーザーは、識別が必要な SKU のすべての補助注釈ボックスにラベル名を一括で添付するだけで済みます。

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さらにラベリングコストを削減するために、アシストラベリング機能は、ユーザーがEasyDLリテール版プラットフォームで自己学習したカスタマイズモデルを選択して、ラベルのない画像のラベリングを支援することをサポートします。アシストラベリング後は、ラベルのないオレンジ色の補助ボックスに加えて、自己学習モデルが識別をサポートするSKUが青色のラベル付きボックスでマークされます。この機能アップグレードは8月上旬頃に開始される予定です。

小売業のシナリオでは、EasyDL Retail Edition は、急速に変化する消費財市場に関する詳細な調査と考察に基づいたさまざまな機能を導入し、ブランド所有者が可視化プラットフォームを使用してオフライン小売業の中核シナリオでビジネス AI モデルを構築できるように支援し、コストを削減しながら効率を向上させ、徐々にスマート小売業に移行できるようにしています。

Baiduで「EasyDL Retail Edition」を検索するか、https://ai.baidu.com/easydl/retailにアクセスしてください。