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以智能货柜为例,谈谈CV领域“识别错误”的3类场景

作者从工作实践出发,以智能容器为例,梳理了cv领域中三种识别错误的场景,并对这些“错误”提出了自己的建议。与你分享。

首先,简要说明图像识别的四大任务:分类、定位、检测和分割。

以下图像识别错误场景主要集中在目标检测和目标分类任务上。在“商品”识别领域,识别错误场景一般分为以下三类:

发生原因:

解决方案:

然而,后处理逻辑算法有潜在的成本。首先,团队不会专注于模型的真正准确性,而是专注于改进逻辑。

第二,即使添加了逻辑,也有无法覆盖的场景。最后,逻辑变得越来越复杂,这将导致较差的整体识别体验。

发生原因:

解决方案:

发生原因:

解决方案:

向系统/手动纠正过程提供高出错概率的内容,然后向用户输出内容。例如,用户完成购物并生成超过500元的订单。然而,在相应的场景中,通常不可能生成超过100元的订单。在这种情况下,首先手动检查订单,然后通知用户扣减是没有问题的。

通过产品逻辑和功能来标准化用户行为,标准化交互过程,并消除“在此阶段极易出错/不受支持”的行为。

(1)单个模型包含的标签越多,即使同一模型在训练和测试过程中获得的指标(准确度)相差不大,实际场景中的稳定性也很差,因为大量相似的标签交织在一起,标签的数量与操作稳定性呈非线性关系。

当ai技术只能处理90%的场景时,剩下的10%的场景可以添加“双重保护”甚至“三重保护”:例如,可以添加重力感应和射频识别感应(rfid induction)来改善产品体验。最终呈现的体验效果不错,符合用户的期望,当然也会增加一些成本。

(2)tob的人工智能产品有时会放弃C端用户体验,优先考虑B端商家(在大多数情况下,一方获得利益,而另一方的利益必然会受损)。

例如智能集装箱(smart containers):当有许多错误的识别案例时,集装箱运营商承担的损害和运营成本将会增加,企业会怀疑自己的技术能力,甚至退出集装箱配送,取消合作。

不仅如此,它还会让顾客认为机器经常不加区别地扣款,从而阻止他们回到购物现场。

(3)如有必要妥协,早期将偏向于“宁愿将来在扣款和退还给用户时出错,而不是让商家承担损失”。

毕竟,只要C端用户能够及时退款或者不及时扣款,就可以通过售后过程来控制,但是企业(尤其是小企业)对损害非常敏感。

(4)aipm应通过某些渠道提前找到控制用户对产品期望的方法。

2b ai产品应该指出它在这个阶段支持什么,不支持什么,以及哪些场景依赖于ai。否则,顾客在购买产品后回来时会有很大的心理差距。此外,有必要通过一些口头技巧巧妙地让顾客有所期待。在业务会议场景中,有必要适当地“扩大”产品能力。

2c ai产品通过前端互动指导和品牌认知广告来引导用户对产品技术和体验的心智发展。

作者:zain,微信号:gdn1016756845;公开号码:500桶(身份证号:Zainsl),沟通是进步的最好方式之一。

这篇文章最初是由@zain发表的。每个人都是产品经理。未经作者许可,禁止复制。

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