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新零售場(chǎng)景下的AI落地探索CONTENTAI助力新零售的目標(biāo)可落地的AI方案

Case

1-4010203AI助力新零售的目標(biāo)數(shù)據(jù)服務(wù)???Wake

Data4AI助力新零售的目標(biāo)-Wake

Data客戶當(dāng)前方式:會(huì)員、消費(fèi)TODO:到店、消費(fèi)喜好、滿意程度服務(wù)當(dāng)前方式:統(tǒng)一提供、無(wú)差別TODO:私有化、專屬服務(wù)5可落地的AI方案6人臉識(shí)別:faceid情緒判別:滿意度基本屬性:性別、年齡…個(gè)性化服務(wù)標(biāo)簽推薦…物品自助買(mǎi)單…Case

1

(人臉-faceid)DataVGG-Face、VGG2-Face、MS-Celeb_1MNetworkVGG、Resnet、Inception、Mobilenet、MobilenetV2、Shufflenet、MobileFacenetLossTriplet

LossSoftmaxwithCross

EntropyArcface、Cosface、Sphereface、A-softmax7Case

1

(人臉-faceid)效果-公開(kāi)數(shù)據(jù)集Rank1@1e-6:98.38%TPR@1e-6FPR:98.30%Megafacechallenge:99.8%LFW8Case

1

(人臉-faceid)普通攝像頭手機(jī)攝像頭帶人臉檢測(cè)的攝像頭9Case

1

(人臉-faceid)普通攝像頭MTCNNSSH方案成本低傳輸和計(jì)算成本高優(yōu)劣10Case

1

(人臉-faceid)手機(jī)攝像頭MobileFacenetNCNN方案成本低產(chǎn)品形態(tài)優(yōu)劣11Case

1

(人臉-faceid)帶人臉檢測(cè)的攝像頭MTCNNSSH方案計(jì)算成本低效果可控性低成本高優(yōu)劣12Case

1

(人臉-faceid)和真實(shí)場(chǎng)景的第一次邂逅-效果一vs.多多vs.一13Case

1

(人臉-faceid)和真實(shí)場(chǎng)景的第一次邂逅-現(xiàn)象角度光線動(dòng)作14Case

1

(人臉-faceid)和真實(shí)場(chǎng)景的第一次邂逅-解決方案多角度數(shù)據(jù)模型方法1多角度模型1CaoK,RongY,LiC,etal.Pose-RobustFaceRecognitionviaDeepResidualEquivariantMapping[J].15Case

1

(人臉-faceid)和真實(shí)場(chǎng)景的第一次邂逅-效果16Case

2

(人臉-情緒判別)情緒的分類(lèi)11MollahosseiniA,HasaniB,MahoorMH.AffectNet:ADatabaseforFacialExpression,Valence,andArousalComputingintheWild[J].IEEETransactionsonAffectiveComputing,1949,

PP(99):1-1.17Case

2

(人臉-情緒判別)情緒的分類(lèi)11MollahosseiniA,HasaniB,MahoorMH.AffectNet:ADatabaseforFacialExpression,Valence,andArousalComputingintheWild[J].IEEETransactionsonAffectiveComputing,1949,

PP(99):1-1.18Case

2

(人臉-情緒判別)主觀判斷的差距19Case

2

(人臉-情緒判別)情緒的選擇1可用性 易用性三個(gè)分類(lèi)自然滿意不滿意201MollahosseiniA,HasaniB,MahoorMH.AffectNet:ADatabaseforFacialExpression,Valence,andArousalComputingintheWild[J].IEEETransactionsonAffectiveComputing,1949,

PP(99):1-1.Case

3

(人臉-年齡)年齡的劃分分段1連續(xù)2LeviG,HassncerT.Ageandgenderclassificationusingconvolutionalneuralnetworks[C]//ComputerVisionandPatternRecognitionWorkshops.

IEEEMoschoglouS,PapaioannouA,SagonasC,etal.AgeDB:TheFirstManuallyCollected,In-the-WildAgeDatabase[C]//ComputerVision&PatternRecognitionWorkshops.

IEEE21Case

3

(人臉-年齡)連續(xù)Age=

??"#$train:6.0118test:

7.2897Age

=train:6.0325test:

6.575622)**%

??&'??&

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