Vue d'ensemble
Une entreprise spécialisée dans les technologies de vente au détail qui développe une plateforme de vision par ordinateur s'est associée à Sourcefit afin d'améliorer la précision et la cohérence de ses ensembles de données d'entraînement pour l'IA. La plateforme analyse les images des rayons en magasin afin de détecter l'emplacement des produits, les ruptures de stock et les problèmes de merchandising. Pour renforcer les performances du modèle, le client avait besoin de grands volumes d'images correctement étiquetées et d'un processus fiable d'assurance qualité impliquant une intervention humaine.
Sourcefit et gère désormais un programme d'annotation dédié qui gère le marquage des images, les contrôles visuels d'assurance qualité et la vérification de la qualité sur des milliers d'images de rayons. L'équipe fonctionne selon un modèle transparent de coût majoré, avec une précision constante, un débit stable et des flux de production structurés.
Le défi
- Les modèles de vision par ordinateur nécessitaient des annotations de haute qualité pour les produits, les étagères, les prix et les conditions au niveau de l'image.
- Les grands ensembles de données d'entraînement nécessitaient une équipe évolutive capable d'assurer une précision constante.
- Les procédures opérationnelles standard relatives au balisage étaient détaillées et nécessitaient une formation afin de garantir une segmentation et un étiquetage corrects.
- Les problèmes liés à la qualité de l'image, tels que le flou, les reflets et les changements d'angle, devaient être identifiés.
- Le client avait besoin d'un contrôle qualité et d'un étalonnage fiables pour maintenir la précision dans des environnements de vente au détail complexes.
Notre approche
Sourcefit et gère une équipe dédiée à l'annotation et à l'assurance qualité, formée directement sur la plateforme d'étiquetage et les normes visuelles du client. L'équipe a été intégrée grâce à un programme de formation structuré axé sur les exigences en matière d'images de vente au détail, la précision du marquage et l'alignement des ensembles de référence.
Pendant la configuration, Sourcefit:
- Organisation de sessions d'étalonnage afin d'harmoniser le marquage des produits et la segmentation des rayons
- Mise en place de procédures opérationnelles standard spécifiques au commerce de détail pour les annotations détaillées des cadres de sélection et des polygones.
- Mise en œuvre d'un contrôle qualité à plusieurs niveaux avec validation en temps réel par rapport à des ensembles de référence
- Mettre en place des rapports quotidiens sur la précision, le débit et les tendances en matière d'erreurs.
- Création de boucles de rétroaction pour améliorer la cohérence du tagger sur des images complexes de rayons
Aujourd'hui, Sourcefit l'étiquetage des images de bout en bout, les contrôles de qualité au niveau des images et la vérification de l'assurance qualité, tandis que le client utilise les résultats pour l'entraînement des modèles de vision par ordinateur et l'amélioration continue.
Résultats
- A constamment dépassé le seuil de précision de 95 % fixé par le client.
- Amélioration de la qualité des ensembles de données d'entraînement pour les flux de travail de vision par ordinateur dans le commerce de détail
- Amélioration de la cohérence du marquage dans les différents agencements de magasins et ensembles de produits
- Annotation d'images stable et à haut volume avec validation quotidienne par l'assurance qualité
- Cycles d'entraînement des modèles plus rapides et plus fiables
Principaux enseignements
- La qualité des annotations détermine les performances : un marquage d'images très précis est essentiel pour former des modèles de vision par ordinateur fiables pour la surveillance des rayons.
- Des normes claires favorisent la cohérence : des procédures opérationnelles standardisées détaillées, des sessions d'étalonnage et la validation d'ensembles de référence permettent d'harmoniser les annotations dans les ensembles de données complexes et volumineux du secteur de la vente au détail.
- Des équipes évolutives favorisent la croissance : une équipe dédiée à l'annotation et à l'assurance qualité permet au client d'augmenter le volume des données d'entraînement sans perdre le contrôle de la précision ou du débit.
Apprentissages de l'industrie
Les systèmes de vision par ordinateur utilisés dans le commerce de détail dépendent de solides opérations d'annotation et d'assurance qualité pour maintenir leur précision dans les environnements réels. Les images capturées par les caméras varient considérablement d'un magasin à l'autre, en fonction de l'agencement et des conditions d'éclairage, ce qui rend indispensable un examen humain détaillé pour garantir la fiabilité des modèles. Cette collaboration montre comment le marquage structuré des images et la validation humaine en boucle aident les plateformes d'IA utilisées dans le commerce de détail à améliorer la détection, à réduire le bruit et à accélérer les cycles de formation.
En savoir plus
Sourcefit soutient les entreprises spécialisées dans l'IA et la vision par ordinateur grâce à des équipes évolutives chargées de l'annotation, de l'assurance qualité et des opérations liées aux données.
Explorer WorkingAI pour l'automatisation et l'assistance au flux de travail, et SourceCX pour les opérations en contact avec la clientèle qui prennent en charge les plateformes technologiques et de vente au détail.
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