Примеры сверхвысокого разрешения изображений для компаний электронной коммерции
Представляем рецепты Prolego AI
«Что мы можем сделать с ИИ?» это главный вопрос, который задают нам наши клиенты. На этой неделе мы представили новый тип контента, который мы называем «Рецепты AI».
Рецепты Prolego AI - это примеры приложений, которые помогут вам понять, что AI может для вас сделать. Мы изучаем последние исследования ИИ, строим модели на основе передового опыта и предлагаем практические советы по внедрению и расширению.
Рецепты Prolego AI НЕ являются оригинальным исследованием - это примеры использования проверенных инструментов AI в вашем бизнесе.
Увеличьте продажи электронной торговли с помощью AI Image Enhancement
Получите копию этого рецепта искусственного интеллекта здесь.
Наш первый рецепт использует проверенную технику компьютерного зрения, называемую сверхвысоким разрешением, и основан на этой замечательной статье Джастина Джонсона, Александра Алахи, Ли Фей-Фея. ArXiv: 1603.08155.
Высококачественные изображения имеют решающее значение для онлайн-продаж, особенно в несырьевых секторах, таких как подержанные автомобили, недвижимость и продукты питания. Покупатели в значительной степени полагаются на изображения для определения качества и оценки продуктов.
В этом рецепте Prolego AI мы демонстрируем общие методы улучшения воспринимаемого качества и разрешения изображения с помощью сверточных нейронных сетей (CNN).
Ключевые моменты:
- Вы можете создать общий алгоритм для повышения качества изображения для любого изображения, обучив CNN ~ 100 000 изображений.
- Вы добьетесь еще лучших результатов, повторно обучив CNN изображениями продаваемых вами продуктов.
- Вы получите наилучшие результаты, настроив CNN и обучающие данные для своего бизнеса.
Мы демонстрируем эти моменты, создав общий генератор изображений сверхвысокого разрешения с 1,2 миллионами изображений Imagenet. Затем мы улучшаем эту общую модель, повторно обучаясь на 16 000 изображений автомобилей. Наконец, мы предварительно обрабатываем изображения автомобилей, добавляя размытие к обучающим данным - эффект, который позволяет создавать более реалистичные изображения автомобилей.
Если производитель уже предоставляет студийные изображения высокого разрешения, вам, вероятно, не понадобится сверхвысокое разрешение. Но если у вас есть краудсорсинговые изображения или вы хотите увеличить характеристики продукта, этот метод искусственного интеллекта может немедленно поднять продажи.
Какого улучшения продаж вы можете ожидать?
Предыдущие исследования показали, что большие изображения приводят к увеличению продаж на 9,46%.
Из исследования:
Марек Кайс из Optimics сказал нам, что более крупные изображения продуктов работают лучше, независимо от типа продукта. Хотя «изображение говорит тысячу слов» - это хорошо известная поговорка, очевидно, что она работает и в электронной коммерции. Во всех случаях они смотрят на продукт, путешествуя по интересам, желанию и, наконец, действию. Красиво снятые изображения продуктов по сути имитируют этот шаблон, позволяя посетителям веб-сайта хорошо рассмотреть интересующий их объект перед покупкой.
Реальная производительность на автоизображениях
Мы тестируем наш усилитель изображения автомобиля на изображениях, выставленных на продажу в местном представительстве.
Получите исходный код
Исходный код и справочная информация доступны на GitHub.
Получите копию этого рецепта искусственного интеллекта здесь.
использованная литература
Fast.ai урок 10
Общий подход и выдержки из кода 10 урока Джереми Ховарда fast.ai.
Потери восприятия при передаче стиля в реальном времени и сверхвысоком разрешении
Оригинальная статья Джастина Джонсона, Александра Алахи, Ли Фей-Фея. ArXiv: 1603.08155.
Набор данных Stanford Cars
16 185 изображений автомобилей.
Источник: 3D-представления объектов для детальной категоризации Джонатан Краузе, Майкл Старк, Цзя Денг, Ли Фей-Фей 4-й семинар IEEE по 3D-представлению и распознаванию на ICCV 2013 (3dRR-13). Сидней, Австралия. 8 декабря 2013 г.
