Разработка ML-модели

Например, по телевизору идет фильм «Мистер и миссис Смит». Пользователь открывает приложение и наводит камеру на экран. Система показывает название фильма и список товаров: одежду главных героев, аксессуары, марки автомобилей и многое другое, — все, что загрузит в базу правообладатель.

Разработать Shazam для видео. Научить приложение определять название и выдавать список товаров из видео.

Создание списка товаров
Создали и заполнили облачную базу данных со всей информацией о каждом видео, сегментах видео и товарах, которые встречаются в них.

Работа с базой
Чтобы найти тот самый фильм, который снимает пользователь, нам нужна база фильмов. Мы взяли 150 видео, разбили их на кадры и оцифровали каждый кадр с помощью эмбедера. Кадры-векторы загрузили в базу Milvus, которая позволяет быстро искать похожие векторы.

Превращение кадра в числовый вектор — эмбеддинг
Обучили эмбедер, который представляет информацию на кадре в виде числового вектора. Похожие кадры лежат близко друг к другу в векторном пространстве, а разные кадры — далеко.

Распознавание монитора
Первая задача — научить приложение определять, что перед ней монитор. Для этого мы собрали и разметили изображения, на которых видны включенные мониторы.

Этапы разработки

Этот проект ункален с точки зрения машинного обучения. Здесь было важно сделать не только решение с высоким качеством распознавания, но и оптимизировать его для исполнения в реальном времени на мобильном устройстве. Вместе с командой Amiga мы портировали пайплайн распознавания на Dart и получили решение, которое отлично работает в реальном времени на широком спектре мобильных устройств и на iOS, и на Android.

генеральный директор AGIMA AI

Числовые векторы-кадры из видео пользователя сопоставляются с векторами-кадрами из базы Milvus. Посредством голосования большинством определяются ближайшее похожее видео из базы, а также конкретный сегмент видео.

Приложение сравнивает кадры, снятые пользователем, с кадрами из базы Milvus. Базу мы заранее заполнили раскадровками 150 фильмов и присвоили каждому из них числовой вектор.

Как устроено распознавание видео

Когда мы хотим добавить новое видео в базу, нам необходимо обновлять базу Milvus. Для автоматизации этого процесса мы использовали еще один сервис — Datapipe. Это собственная разработка AGIMA AI, которую мы сделали для автоматизации подготовки данных и обучения ML-моделей и уже успешно использовали в двух проектах — оптическое распознавание символов для кэшбэк-платформы и модель машинного обучения для распознавания деталек лего в приложении Brickit (оно подсказывает, как собрать новые штуки из старых деталей).

Таким образом можно идентифицировать даже многосложные или иностранные названия объектов и привести их в единый формат, который требует Ozon

В системе Ozon все категории, свойства товаров и их значения пронумерованы. У продавца цвет товара может называться «зеленый» — для маркетплейса же это будет конкретный ID. Поэтому, чтобы понять суть товара и разложить его по полочкам, нам необходимо преобразовать информацию о нём в численный вектор.

«Сервис отслеживает изменения в облачной базе данных. Если в базе появляется новое видео — название и ссылка на файл, то сервис автоматически скачивает его, кадрирует, присваивает числовые векторы и загружает векторы в Milvus. После этого пользователь сможет найти это видео с помощью приложения».

ML-Engineer AGIMA AI

В итоге получается такая схема:

После того, как нужный сегмент видео найден в базе Milvus, мы берем всю информацию об этом сегменте — описание фильма и товары — из таблиц, которые находятся в облачном сервисе. Этот сервис позволяет создавать таблицы, а затем искать в них информацию через API.

Как создаются списки товаров

Приложение определяет сегмент фильма.

Выдает пользователю:

Списки товаров создают и пополняют правообладатели — они сами прописывают описания и добавляют фотографии.

Команда

Команда Amiga за короткие сроки сделала большую работу. Хочется отметить, что Amiga и AGIMA AI в синергии заточены под быстрый запуск MVP-версий. Заказчик получил полностью работающее мобильное приложение, в планах развивать его и дальше.

CEO Amiga

Технологии

Результаты

Точность распознавания видео — 96%.

Построили ML-модель, которая умеет распознавать 150 фильмов и товары в кадре. Базу фильмов можно автоматически пополнять.

Видео пользователя кадрируется со скоростью 1 кадр в 200 мс в режиме real-time.

Фильм и товары распознаются за 2,4 секунды в режиме real-time.

контакты AGIMA AI

hello@agima.ai

107031, г. Москва, ул. Петровка, д. 19, стр. 4.

Теперь вы знаете, где нас искать
Обычно мы работаем с 10 до 19.

Политика конфиденциальности

© Все права защищены