亞馬遜推出AI功能“StyleSnap”,消費者可透過圖片搜索服飾

2019-06-22
美國網路零售業巨擘亞馬遜(Amazon)於本(201)年6月5日推出具人工智慧(AI)新功能「StyleSnap」,消費者可以透過該功能上傳自己所喜愛的照片或時尚款式找到自己想要的服飾,並獲得類似商品的推薦。
 
「StyleSnap」向消費者提供推薦商品時會考慮各種因素,如品牌、價位及客戶的評論。
 
亞馬遜消費者業務執行長Jeff Wilke在美國拉斯維加斯舉行的“re:MARS”人工智慧會議上介紹這項服務時表示,消費者很難找到無法用言語形容的時尚款式,StyleSnap可協助解決這個困擾。
 
【資料來源: 經濟部國際貿易局】


在雜誌上看到好看的穿搭、在Instagram上滑到想買的商品,但是要搜尋商品時卻不知道要如何下關鍵字嗎?Amazon最近宣布將要推出以圖找商品推薦服務StyleSnap,用戶在Amazon平臺上購物時,想不到正確描述商品的文字沒關係,只要將自己感興趣的商品拍下來或是截圖,上傳到StyleSnap服務中,StyleSnap服務將會展示Amazon平臺上,與照片中物體的外觀相似的商品。

用戶打開Amazon App之後,點擊右上角的攝影鏡頭圖示,選擇StyleSnap,接著直接拍攝自己喜歡的商品,或是上傳螢幕截圖,StyleSnap服務就能推薦用戶相關的商品,而StyleSnap服務在提供推薦商品時,該服務會將許多因素納入考量,包含品牌、價格範圍和消費者評論等。

Amazon指出,該項服務是為了提供用戶無縫的購物體驗,看似簡單方便的功能,背後的技術卻是不是這麼容易,生活化風格和網紅拍攝的照片是不可預測的,包含許多不同的姿勢、地點,StyleSnap服務利用電腦視覺技術和深度學習,來辨識不同場景照片中的穿著,深度學習技術能夠協助分類衣服的種類,像是合身的連身洋裝或是法蘭絨襯衫等類別。

為了使深度學習模型辨識出衣服的樣式,舉例來說,Amazon利用數千張連身長裙和百褶裙的照片,來訓練深度學習模型,使模型能夠辨識這兩種類型的裙子,而為了能使模型更能辨識出多種不同種類的物件,Amazon將模型分成多層,模型的前幾層主要是學習像是邊緣和顏色等基本的概念,中間幾層則是辨識像是丹寧或是碎花等樣式,經過層層的辨識後,模型最終能夠正確地找出最符合輸入照片中單品的商品。

source:

http://monitor.textiles.org.tw//newsdetail.aspx?id=32262

https://www.ithome.com.tw/news/131129