商品分类的训练图片数量是根据具体的商品种类和场景而定的。在一般情况下,为了训练一个新品,可能需要数千张基础图片以获得较好的识别精度。然而,这个数量并非一成不变,可能会根据商品的复杂性、图像质量以及类别层次结构的深度等因素进行调整。例如,一些更复杂的产品类别可能需要更多的训练样本来获取满意的识别效果。因此,视觉智能平台的商品分类能力需要结合具体的业务需求和数据情况来确定最佳的照片数量。
视觉智能平台的商品分类能力可以识别图像中的商品分类,并返回商品类目、置信度等信息。该功能已经支持服饰鞋包、3C数码、家居用品等超过六千种类目分类。然而,关于训练一个新品需要多少张基础图片的问题,目前并没有明确的信息提供。在一般情况下,深度学习模型的训练可能需要大量的数据,具体数量取决于多种因素,如模型的复杂性、数据的质量和多样性等。
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