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Pixyle AI-利用神经网络让在线零售商的视觉搜索更加直观

Pixyle AI-利用神经网络让在线零售商的视觉搜索更加直观

  当斯维特拉娜-科杜莫娃(Svetlana Kordumova)正在攻读她的人工智能和计算机视觉博士学位时,她对正在网上寻觅物品的进程感触懊丧。搜索后果常常没有精确,而她晓得她所进修的手艺能够改进这类体验。Pixyle AI于2019年推出,旨正在改进电子商务网站的产物发觉,本日颁布发表取得来源于South Central Ventures的100万欧元种子轮融资(约105万美元)。

  这家创业公司正在阿姆斯特丹和北马其顿设有办事处,目前取20多个客户互助,包罗Depop、Otrium和Minto。正在已往的三年里,它已标记了超越2.5亿张图片,并说它为其零售客户均匀加了10%的转换率。

  Pixyle AI的神经网络练习其视觉AI算法,没有仅能辨认图象中的时髦物品,还能按色彩或图案等属性对其开展分类,这一些属性取购物者搜索物品时运用的关键词相匹配。我们的目的是像人类一样"看"图象。比方,有些人搜索"粉色和紫色斑纹的夏日短裙",会获得具有所有这一些属性的后果。

  正在阿姆斯特丹大学得到博士学位的科杜莫娃正在2019年转向B2B之前为消费者创建了一个视觉搜索利用。他以为正在线零售商面对的最大挑衅之一是抛却购物车,这常常是由于网站搜索和产物发明欠安。来源于Google Cloud的研讨解释,纵然由于大盛行而正在网上购物的人比以往任何时候都多,但若是只有一件商品找不到,52%的人就会抛却他们的购物车,往其他网站。

Pixyle AI的团队

  搜索成果的缘故原由通常是糟糕的数据。零售商常常由列出二手物品出卖的品牌中获得没有完整和没有正确的产物数据,这意味着物品没有会在搜索成果中显示出来。很多零售商经过手动输入更好的产物数据来处置这个题目,但这个历程是劳动密集型的,高贵的,并且简单呈现人为毛病。

  "以色彩属性为例,一小我私家大概评价为黄色,另外一小我私家大概发觉更多的是橙色,"Kordumova说。"正在二手市场中,平台上有数以百万计的产物被上传,手动将属性添加到元数据中是基础不大概的义务。"

  Pixyle AI将从图片中提取具体属性的进程自动化,现在有一个不竭增加的时髦分类法,已有凌驾2万个属性,方针是笼盖一切也许的服装搜索查询。

  这家草创公司的客户包含在线市场、实体零售商和时尚科技草创公司,如衣橱编目运用Whering、假造试衣解决方案Virtusize和现场购物市场Galaxy。Pixyle人工智能曾经扶助那些由实体店转向"phygital"的品牌,或说是将电子商务取实体零售点相交融的齐渠道计谋,实现了产物标签的自动化。这增加了他们可以将其购物体验数字化的速度。

  Pixyle AI的技能若何被运用的一些例子包含正在Otrium实现人工产物输入和目次标准化的自动化。这个季末时髦市场之前一直正在手动符号和处置产物属性,但没法跟上他们不停增加的库存。Kordumova说,Otrium正在实行Pixyle AI为其进货物流团队实现色彩检验自动化后,其生产力增加了65%。

  关于消费者来讲,Pixyle AI给予了一个视觉搜索东西,让他们上传他们要找的器材的图片,并获得类似的成果。Kordumova说,可连续时髦市场Project Cece陈诉说,在其网站增加Pixyle AI的视觉搜索东西后,产物外链的转换率增加了50%。

  其他开发了视觉AI驱动的产物发明东西的公司包含Syte、Visenze、Vue.AI和Google,后者近来推出了一个多搜索东西,让人们与此同时运用文本和图象开展搜索。Kordumova说,Pixyle AI的别开生面的地方在于,它专注于具有具体属性的产物数据充分,并赐与其客户高度的定制和标签灵活性。

  Pixyle AI企图哄骗其新资金增强其产物供给,正在美国和欧洲举行扩大,并进入新的垂直范畴。它将为细分行业提升新的套件和新的产物,如产物描述的生成和利用OCR手艺的标签检验,以辨认品牌、质料身分和尺寸。它还将为其视觉发觉产物提升"购物表面"和"多形式"搜索。关于垂直行业,Pixyle AI企图正在2023年最终一个季度进入家庭用品和家具范畴。


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