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商品标题实体识别

比赛链接 https://www.heywhale.com/home/competition/620b34ed28270b0017b823ad/content/3 1 赛题背景 京东商品标题包含了商品的大量关键信息 ，商品标题实体识别是NLP应用中的一项核心基础任务，能为多种下游场景所复用，从标题文本中准确抽取出商品相关实体能够提升检索、推荐等业务场景下的用户体验和平台效率。 本赛题要求选手使用模型抽取出商品标题文本中的实体。 与传统的实体抽取不同，京东商品标题文本的实体密度高、实体粒度细，赛题具有特色性。 值得注意的是实体不仅仅与实体词有关，而且与当前标题所售卖商品有关。 举例说明，一个售卖产品为手机壳的商品标题中出现的“iPhone13”与售卖产品为手机的商品标题中出现的“iPhone13”为不同的实体标签。

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同款商品识别的克星--ArcFace！

ArcFace: Additive Angular Margin Loss for Deep Face Recognition（CVPR2019） 简 介 利用深度卷积神经网络（DCNNs）进行大规模人脸识别特征学习的一大挑战是设计合适的损失函数以提高识别能力 在本文中，我们提出了一个附加的角Margin损失（ArcFace）来获得高分辨的人脸识别特征。由于与超球面上的测地距离精确对应，所提出的弧面具有清晰的几何解释。 背 景 目前训练人脸识别的DCNN方案主要有两种： 训练一个多分类器，它可以将训练集合中的不同实体分开； 训练embeddings，例如triplet loss。 但是softmax的loss和triplet loss都存在一些缺点， 对于softmax来说： 线性转化矩阵和是线性相关的； 学习得到的特征对于闭集分类问题是可分离的，而对于开集人脸识别问题，学习到的特征是不可分辨的 ArcFace相较于Triplet-Loss有更好的margin； 小结 本文提出了一种Additive Angular Margin Loss ，该函数能有效地提高DCNNs学习的特征嵌入在人脸识别中的判别能力

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    NER | 商品标题属性识别探索与实践

    ---- ©作者 | 康洪雨 单位 | 有赞科技 研究方向 | NLP/推荐算法 来自 | PaperWeekly 最近一段时间在做商品理解的工作，主要内容是从商品标题里识别出商品的一些属性标签，包括不限于品牌 ▲ 商品理解示例，品牌：佳丰；口味：蒜香味 本文主要记录下做这个任务上遇到的问题，踩的坑，模型的效果等。 主要内容： 怎么构建命名实体识别（NER）任务的标注数据 BertCRF 训练单标签识别过程及踩坑 BertCRF 训练超多标签识别过程及踩坑 CascadeBertCRF 训练超多标签识别过程及踩坑 而且抽出的字一般都是标题前 1、2 个字，这与商品品牌一般都在标题前面有关。 多标签样本是指一个标题中包含多个标签，比如下面这个商品包含 5 个标签。

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    智慧零售商品识别系统方案解析，15分钟上手商品识别AI模型

    2 基于EasyDL零售版的商品识别方案 将终端数据转化为数字资产 百度飞桨EasyDL零售版，针对快消零售业提供专业版服务，实现了低成本、高精度获取商品图像识别模型，完成智能化的店内陈列与费用核销。 通过 EasyDL 零售版，可以训练包含但不限于本品 SKU、竞品 SKU、POSM 助销物料、价签与价格等识别对象。 同时，还配套提供货架拼接、翻拍识别、空位识别、商品陈列层数识别、商品陈列场景识别等通用能力，从业务实际需求出发，有效获取网点真实商品分销和陈列数据，推动实时预警、及时跟进的市场策略落地，帮助快消品牌商顺利完成经营模式的数字化转型

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    【深度学习】同款商品识别的克星--ArcFace！

    利用深度卷积神经网络（DCNNs）进行大规模人脸识别特征学习的一大挑战是设计合适的损失函数以提高识别能力。 在本文中，我们提出了一个附加的角Margin损失（ArcFace）来获得高分辨的人脸识别特征。由于与超球面上的测地距离精确对应，所提出的弧面具有清晰的几何解释。 目前训练人脸识别的DCNN方案主要有两种： 训练一个多分类器，它可以将训练集合中的不同实体分开； 训练embeddings，例如triplet loss。 但是softmax的loss和triplet loss都存在一些缺点， 对于softmax来说： 线性转化矩阵和是线性相关的； 学习得到的特征对于闭集分类问题是可分离的，而对于开集人脸识别问题，学习到的特征是不可分辨的 本文提出了一种Additive Angular Margin Loss ，该函数能有效地提高DCNNs学习的特征嵌入在人脸识别中的判别能力。

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    快消品图像识别丨无人店背后的商品识别技术

    人脸识别已经逐渐渗透我们的日常生活，机器能够认准人脸，想必大家都有所耳闻；而另一类计算机视觉的应用，是进行商品识别。 当前新兴的一些无人零售店，背后就需要机器对商品进行自动识别，拍图购物、AR互动营销等场景，也运用了商品识别技术。 今天，图酱就跟大家科普应用在无人店、新零售中的商品识别技术。 研究组，则要克服各种疑难杂症，比如容易产生褶皱的软包装、商品侧面和背面的识别、遮挡和反光环境下的识别等等。 ? 目前，在实际生产环境下，已经达到95%以上的识别准确率。 人脸都有眼睛、鼻子、嘴巴等固定的特征，而超市中琳琅满目的商品，则千奇百态。与人脸识别相比，商品识别有更高的工程复杂度。

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    NLP之NER：商品标题属性识别探索与实践

    作者 | 康洪雨 单位 | 有赞科技 整理 | PaperWeekly 最近一段时间在做商品理解的工作，主要内容是从商品标题里识别出商品的一些属性标签，包括不限于品牌、颜色、领型、适用人群、尺码等等 ▲ 商品理解示例，品牌：佳丰；口味：蒜香味 本文主要记录下做这个任务上遇到的问题，踩的坑，模型的效果等。 主要内容： 怎么构建命名实体识别（NER）任务的标注数据 BertCRF 训练单标签识别过程及踩坑 BertCRF 训练超多标签识别过程及踩坑 CascadeBertCRF 训练超多标签识别过程及踩坑 而且抽出的字一般都是标题前 1、2 个字，这与商品品牌一般都在标题前面有关。 多标签样本是指一个标题中包含多个标签，比如下面这个商品包含 5 个标签。

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    10分钟搭建商品结算平台！商品、车辆识别一网打尽

    "商品识别"、"人脸识别"、"以图搜图"有什么难？这个在 GitHub 上狂圈 Star 3100+ 的项目就能轻松帮你实现！ 它就是全开源、轻量级的图像识别系统 PP-ShiTu。 当然不是，一个优秀的图像识别系统往往在处理实际场景问题过程中需要面临各种挑战： 1.商品类别数以万计：根本没法事先把所有类别都放入训练集； 2.不同商品相似度极高：比如同一种饮料的不同口味，就很可能拥有非常类似的包装 ，同时对于商品识别中品类众多、外观相似和更新频繁的痛难点也提供了可参考的示范。 其实商品识别的能力远不仅如此，商超能够通过这项技术进行资产保护，降低运营成本；时尚行业能够通过这项技术，完成对秀场服装的大数据分析，把握时尚潮流；服装行业可以通过商品识别快速匹配产品材质和生产工艺等相关信息 未来，从设计到生产、从物流到销售，AI 商品识别，大有可为！ 如果您想详细了解更多飞桨的相关内容，请参阅以下文档。

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    猿设计9——真电商之商品实体识别

    商品系统的设计与构建，从某种程度上来讲，就是围绕SPU和SKU来进行的。但是只有这两个粗浅的概念，并不足以描述一个商品信息，今天，我们一起来聊一聊商品到底有哪些信息，进一步完善商品系统的设计。 ? 说到商品的基本信息，我们不妨回过头来看看商品的发布流程。从页面上去寻找需要持久化的信息，从而达到抽象商品信息的目的。 ? 我们先看商品的基础信息，从页面直观的可以看出，有商品类型、商品名称，以及商品类目属性构成。 需要注意的是商品类型这个属性，考虑到我们构建的是一个B2C的站点，同时还需要兼容多商家2C的设计，那么应该从商品的售卖方去区分商品是属于自营还是第三方。 在编辑商品的时候，一般会要求填写条形码，如果一个商品是有条形码如果存在的话，那么这个条形码会在很多地方用到，比如采购、仓库、出纳，也有利于建立一套标准的商品编码。

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    瑞芯微发布8.1 NNAPI SDK：可开发人脸识别，商品识别，疲劳检测等

    适用基于主流模型架构衍生开发的各类应用，如人脸识别、ADAS、商品识别、疲劳检测等。RK3399具有高性能、高扩展、全能型应用特性。 相关应用提供加速支持，具备四大优势特性： 1、兼容性广：标准API，直接支持基于Android NNAPI开发的各类APK应用； 2、通用性强：可支持众多主流模型架构，适用于基于主流模型架构衍生开发的各类应用，包括人脸识别 、ADAS、商品识别、疲劳检测等； 3、性能飙升：在多项任务中可以取得实时性能，如采用MobileNet进行图像识别最高帧率达23.2帧； 4、功耗更低：基于GPU高效计算，满负荷功耗仅1W； 根据瑞芯微 Rockchip官方提供的图像识别及目标检测的APK测试数据来看，主流模型性能表现优异： ? AI计算正处于爆发增长期，瑞芯微人工智能芯片已广泛应用于图像识别、智能安防、智能驾驶、语音识别、消费类电子等领域。

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    为什么商品视觉识别公司最后都去做了智能货柜？

    虽然商品视觉识别的想象空间很大，但前提是能识别足够多的SKU，而这在当前的技术条件下还很难做到。相比之下，智能货柜等相对封闭且SKU数量有限的场景，可能更适合这项技术的落地。 其中，应用最广泛的人脸识别几乎已经渗透到了我们生活的方方面面，包括根据用户年龄和长相推荐商品、刷脸支付、人脸抓逃等等。车辆识别技术也已经在交通卡口、停车场、收费站等场景相继落地。 于是他开始思考能否让图片直接链接到商品，用户拍摄照片或上传图片，就可自动识别图片中的鞋子、包、衣服等商品，并显示商品购买链接。 在做了货架陈列分析等尝试之后，戴剑彬意识到，虽然商品视觉识别的想象空间很大，但前提是能识别足够多的SKU，而这在当前的技术条件下还很难做到。 戴剑彬介绍，G-BOX二代采用的仍然是静态识别方案。他表示，虽然理论上动态识别具有非常多的优势，比如空间利用率更高、对商品摆放的限制更少，但实施起来也非常困难。

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    如何租用云服务器？租用云服务器需要注意什么？

    但是云服务器的实际租用其实并不多见，那么如何租用云服务器？租用云服务器需要注意些什么呢？ 如何租用云服务器服务 其实目前市场上提供云服务的服务商是非常丰富的，很多互联网企业都有自己的云服务平台，在实际租用时用户只需要按照自己的需求来选择所需要的云服务器性能，一般来说需求不高的用户可以选择价格便宜的云服务器模式 租用云服务器注意事项 由于云服务器在使用时需要进行合理的配置才能够使用，因此在这里建议租用云服务器的用户最好具备一些网络上的专业知识，那么如何租用云服务器呢？ 如何租用云服务器？怎么才能租用到称心满意的云服务器，是很多用户都比较关心的问题，其实选择云服务器主要在于性能的稳定，因此尽量选择一些大的云服务器提供商是非常关键的事情。

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    服务器租用的概念

    现在大多数做网站的企业，都会选择服务器租用业务来处理自身网站上的数据。而服务器租用的优劣也对用户网站的优化有着一定的影响。那么应该如何选择服务器租用业务呢？ 服务器租用，可以包括服务器带宽租用、高防服务器租用、云主机租用等业务。在选择上更加多样，用户可以根据需求去选择最适合自身业务的租用方式。 成本价格低廉，是服务器租用较大的优势之一。 不难看出选择服务器租用就会更加便捷且节省成本费用。 带宽数量决定着传输的速度。因此如果用户追求较高质量的传输速度的话，可以选择服务器带宽租用的业务，来保证网络的传输速度。 再者就是高防服务器租用，建议对安全性能要求较高的用户，可以选择高防服务器租用业务，来保证安全性能。最后就是云主机租用，云主机租用业务胜在价格便宜且上架速度快。 如果企业用户对私密性没有较大的要求，可以选择云主机租用业务，云主机租用是进行共享带宽，所以建议使用人群以私密性不高的用户为准。

    1.5K10

    服务器租用小技巧

    有些IDC运营商会打着免费服务器租用、低价服务器租用等等口号，来吸引用户。但是这种租用的服务器，后续的使用费和服务器租用费的确是非常高。 先来看一下服务器租用的概念。 一般来讲，服务器租用业务是服务器托管业务的延伸。服务器租用一般由IDC运营商提供服务器硬件设施，并同时负责软件的安装。将软硬件配置好用户租用的服务器上，并维护服务器的基本运行。 服务器租用可以分为高防服务器租用和服务器带宽租用。前者是安全性更高，后者是网络速度更快，用户完全可以根据自身情况灵活选择。 服务器租用的过程中，企业用户要根据自身的需求选择最合适的服务器租用方式。比如季付还是年付这样。再就是要根据企业自身业务需求，去确定服务器的软硬件的配置。在这里要说明的一点就是，高配置并不是高性能。

    1.2K00

    移动商城第三篇（商品管理）【查询商品、添加商品】

    由于我们查询商品的话，可能商品的数量是非常大的，因此我们需要用到分页… 对于分页，我们现在就一点也不陌生了。 showStatus=0" title="已上架实体商品" class="nor">已上架 当我们店家未上架商品的时候，我们的样式应该是会改变到here属性上的。 ="btn80x20" title="添加商品">添加商品 /** * 跳转到添加商品页面 * @return */ @RequestMapping 这里写图片描述 商品基本属性中的隐藏属性 商品的id是使用oracle中的序列进行自动增长。 /*对于商品的id，我们是自增长的。 大字段的数据是与商品有关联的，而且大字段的itemId在页面上是无法获取的，需要传递进去。 使用Fck富文本编辑器之前，需要配置一些属性数据的。

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    华为零售商品识别一等奖方案

    当然，Amazon Go用到的核心技术不止是图像识别，更不止于商品识别。 二、商品识别的技术难点 1.人脸识别难还是商品识别难 首先这个问题不是很科学，任何一个问题都可以变得容易，也可以很难。人脸识别一般是比较配合的，像第一个图，相对来说难度会比较低，现在方案也比较成熟。 像下图中的重叠，我们目前能够识别，但如果出现一个商品比较长，另一个商品完全覆盖把商品截成两段，人可以通过联想知道是同一个商品，但是机器会识别为两个商品。 再比如说商店的排面，上图左上角的牛奶只露出了不到1/20，商品识别很可能会出错，所以这不能只依靠商品识别来做。人会通过推理来判别，那么商品识别中也许可以增加近似的技术手段来优化整个方案。 RP2K是品览基于零售商品识别能力发布的零售数据集。

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