2021-06-16 17:29:08 +08:00
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# 商品识别
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2021-06-17 20:40:50 +08:00
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商品识别技术，是现如今应用非常广的一个领域。拍照购物的方式已经被很多人所采纳，无人结算台已经走入各大超市，无人超市更是如火如荼，这背后都是以商品识别技术作为支撑。商品识别技术大概是"商品检测+商品识别"这样的流程，商品检测模块负责检测出潜在的商品区域，商品识别模型负责将商品检测模块检测出的主体进行识别。识别模块多采用检索的方式，根据查询图片和底库图片进行相似度排序获得预测类别。此文档主要对商品图片的特征提取部分进行相关介绍。
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## 1 算法介绍
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算法整体流程，详见[特征学习](./feature_learning.md)整体流程。此方案在不同的数据集
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车辆ReID整体设置详见: [ResNet50_ReID.yaml](../../../ppcls/configs/Vehicle/ResNet50_ReID.yaml)。
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车辆细分类整体设置详见：[ResNet50.yaml](../../../ppcls/configs/Vehicle/ResNet50.yaml)
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具体细节如下所示。
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## 1 Aliproduct
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### 1 数据集
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<img src="../../images/product/aliproduct.png" style="zoom:50%;" />
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Aliproduct数据是天池竞赛开源的一个数据集，也是目前开源的最大的商品数据集，其有5万多个标识类别，约250万训练图片。相关数据介绍参考[原论文](https://arxiv.org/abs/2008.05359)。
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### 2 图像预处理
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- 图像`Resize`到224x224
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- 图像`RandomFlip`
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- Normlize：图像归一化
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### 3 Backbone的具体设置
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具体是用`ResNet50_vd`作为backbone，主要做了如下修改：
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- 使用ImageNet预训练模型
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- 在GAP后、分类层前加入一个512维的embedding FC层，没有做BatchNorm和激活。
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### 4 Loss的设置
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在Aliproduct商品识别中，使用了[CELoss](../../../ppcls/loss/celoss.py)训练, 为了获得更加鲁棒的特征，后续会使用其他Loss参与训练，敬请期待。
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全部的超参数及具体配置：[ResNet50_vd_Aliproduct.yaml](../../../ppcls/configs/Products/ResNet50_vd_Aliproduct.yaml)
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## 2 Inshop
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### 1 数据集
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<img src="../../images/product/inshop.png" style="zoom:50%;" />
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Inshop数据集是DeepFashion的子集，其是香港中文大学开放的一个large-scale服装数据集，Inshop数据集是其中服装检索数据集，涵盖了大量买家秀的服装。相关数据介绍参考[原论文](https://openaccess.thecvf.com/content_cvpr_2016/papers/Liu_DeepFashion_Powering_Robust_CVPR_2016_paper.pdf)。
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### 2 图像预处理
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数据增强是训练大规模
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- 图像`Resize`到224x224
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- 图像`RandomFlip`
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- Normlize：图像归一化
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- [RandomErasing](https://arxiv.org/pdf/1708.04896v2.pdf)
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### 3 Backbone的具体设置
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具体是用`ResNet50_vd`作为backbone，主要做了如下修改：
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- 使用ImageNet预训练模型
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- 在GAP后、分类层前加入一个512维的embedding FC层，没有做BatchNorm和激活。
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- 分类层采用[Arcmargin Head](../../../ppcls/arch/gears/arcmargin.py)，具体原理可参考[原论文](https://arxiv.org/pdf/1801.07698.pdf)。
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### 4 Loss的设置
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在Inshop商品识别中，使用了[CELoss](../../../ppcls/loss/celoss.py)和[TripletLossV2](../../../ppcls/loss/triplet.py)联合训练。
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全部的超参数及具体配置：[ResNet50_vd_Inshop.yaml](../../../ppcls/configs/Products/ResNet50_vd_Inshop.yaml)
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