微信扫一扫识物技术的从0到1

Question

如题所述

Answer 1

微信“扫一扫”识物技术：从概念到实战的创新之旅

微信AI领域的先锋breezecheng在他们的文章中揭示了广州直播节如何巧妙地利用“扫一扫识物”技术，实现了72小时不间断的云端购物新体验。这项革命性的技术利用精准的图像识别能力，将电商、百科和资讯搜索无缝结合，引领了全新的购物和信息获取方式。

识物功能的创新之处在于：

通过精准的图片识别，用户只需一“扫”，就能直接链接小程序，实现商品的快速购买，简化了购物过程。
图片识别不仅提供商品信息，还能获取丰富的科普知识、购物指南和个性化广告推荐，满足用户多元化需求。
技术拓展至更广泛的自然场景，如户外标识、产品标签等，提升了扫码的实用性和便利性。

技术背后的核心框架包括用户请求处理、商品入库质检、高效检索与资讯获取，以及模型的训练与部署。其中，数据构建、算法研发和平台搭建是技术发展的关键驱动，尤其是视觉语义算法，如去重技术（dHash）和半监督学习，大大优化了商品数据库的精确性和效率。

为了构建用户友好的商品检索库，技术团队构建了包含模型训练和在线检索的数据库。通过精确的物体检测算法，如RetinaNet，以及半监督学习标注商品，实现了100万商品的高效标注，显著降低了成本并提升了识别精度。

检索库构建过程中，团队采用了自动聚类和混淆矩阵的方法，有效去噪并合并相似商品，最终达到7万多个类别和1万多个样本，远超同类数据库。
在算法研发上，视觉同款搜索的三大支柱——物体检测、类目预测和同款检索，通过优化分类模型、引入排序损失和多任务协同学习，显著提升了检索性能。

平台建设方面，数据清理、模型训练、部署和任务调度系统构建得尤为重要。例如，数据清理平台加速了标注和检验，而模型训练平台则采用PyTorch等先进技术，保证了模型的实时性和高效性。部署平台如TensorRT和ncnn分别优化了显存和移动端性能，任务调度系统则确保了大规模数据库任务的稳定运行。

展望未来，微信“扫一扫识物”不仅仅是一种技术，更是一种生活理念的延伸，它将“扫一扫”转变为一种智能生活方式，让“扫一扫，知你所见；扫一扫，开启新生活，新体验”。作为清华大学智能技术与系统国家重点实验室的产物，华来知识（ bizpayurl?pr=qIiVknX）始终致力于推动人工智能在人机交互领域的进步，为企业提供高效的知识体系和解决方案，助力各行业人工智能应用的普及。