AI图像识别准确率提升大揭秘
如今，人工智能已在零售、医疗、安防、教育等各个领域广泛应用，渗透到人们生活的方方面面。远到采用智能物体识别与追踪的无人驾驶，近到冬日手中一份热气腾腾的外卖，在我们的幸福生活中AI成了不可或缺的一部分
如今，人工智能已在零售、医疗、安防、教育等各个领域广泛应用，渗透到人们生活的方方面面。远到采用智能物体识别与追踪的无人驾驶，近到冬日手中一份热气腾腾的外卖， 在我们的幸福生活中AI成了不可或缺的一部分。你是否好奇，人工智能是怎么从高大上的概念理论转而到 接地气地影响人们的生活方式？人工智能真的能如人眼一样准确的识别物品吗？作为全球领先的专注于零售业计算机视觉和数据分析的公司， Trax带你揭秘AI图像识别准确率提升的方法。在零售场景中，商品识别并没有想象中的容易：
- 陈列商品外形相似
- 商品被全部或部分遮挡
- 图像精度不高
- 节日新品或季度新品上市
- 每一个细节都会影响到AI图像识别结果的准确率。
如何解决上述问题并确保高标准的图像识别准确率？在Trax，我们使用一套严格验证流程来确保AI图像识别的准确率，简称为投票系统。除此之外，我们也会使用主动学习的方法，将数据样本分配给领域专家。当Trax零售云接收到数据，一个数据样本就会进入投票池中。这个样本最初会被发送至3个领域的专家，我们会对比他们得出的结果。如果没有得到结果，其他的专家将会被加入投票池。
Trax的投票系统
当没有确切的最终结果怎么办？点击视频了解真相。
