视觉智能平台识图的商品分类依靠什么模型训练的呀？

视觉智能平台识图的商品分类主要依赖于深度学习和计算机视觉技术，具体而言，它使用了卷积神经网络（CNN）作为其模型基础进行训练。卷积神经网络（CNN）是一种前馈神经网络，它通过卷积层捕捉输入图像中的局部特征，池化层用于降低维度并提取重要特征，全连接层用于将提取的特征映射到最终的分类结果。

在训练过程中，平台使用了大量商品图片以及相应的类别标签作为训练数据。通过监督学习的方式，模型学习到了如何根据图片的视觉特征将其分类到正确的类别中。此外，平台还采用了Metric Learning（度量学习）的方法，通过计算图片之间的相似度，优化了特征提取的过程，使得模型能够更好地区分和识别不同类别的商品。

为了提升识别的准确性和效率，识图平台还整合了Faiss这一开源库，用于高效地管理和检索大量的特征向量。Faiss提供了索引和搜索的功能，可以迅速找到与给定图片特征相近的其他图片，从而实现了快速匹配和高准确率的分类结果。

在实际应用中，商品分类的模型会定期更新，以适应新的数据和场景。同时，对于新增类别或未知类别的图像识别，平台提供了便捷的索引更新方法，用户可以通过添加新的特征向量到索引库中来扩展模型的识别能力，而无需重复训练整个模型，大大节省了资源和计算成本。

综上所述，视觉智能平台识图的商品分类依托于先进的深度学习模型，并结合了高效的数据检索技术，为用户提供了快速且准确的商品识别和分类服务。

阿里云视觉智能平台的商品分类依赖于深度学习模型进行训练。在训练过程中，可能首先利用主要的商品类别的同款标注图像，基于交叉熵损失（cross entropy loss）训练一个通用商品的同款判别模型。然后，对于具有特定细分类的商品检索模型学习问题，可能会采用其对应的同款训练数据进行网络参数微调。此外，模型的训练过程可能涉及到数据清洗、特征提取等步骤。同时，为了提升模型性能和预测精度，训练过程中也可能使用embedding模型处理大数据量分类。值得一提的是，阿里云视觉智能平台还提供了自学习工具，用户可以通过简单的几步操作完成自定义模型的训练和服务部署。

深度学习。此回答整理自钉群“阿里云视觉智能开放平台咨询1群”

商品理解技术是基于阿里云深度学习算法，结合图像或视频的商品检测、分析/比对技术，为您提供对商品类目、标签、属性的识别以及置信度信息等能力。可广泛应用于电子商务、零售、生产等行业，实现货架商品识别、商品二维码识别、商品属性识别与商品比对等应用场景。https://help.aliyun.com/zh/viapi/developer-reference/products-to-understand-introduction?spm=a2c4g.11186623.0.0.34f232c4rP56cO

商品分类能力可以识别图像中的商品分类，返回商品类目、置信度等信息。目前已经支持服饰鞋包、3C数码、家居用品等超过六千种类目分类。
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