在快速消费品行业，对访销过程进行精细化地运营与管理，是快速、有效实现终端动销的关键。百度大脑推出 EasyDL 零售版自训练工具，支持有研发能力的品牌商，与快消行业 SFA、DMS 等系统软件厂商，自主、高效地定制训练终端访销过程中所涉及的 AI 检测模型。
通过 EasyDL 零售版，可以训练包含但不限于本品 SKU、竞品 SKU、POSM 助销物料、价签与价格等识别对象。同时，还配套提供货架拼接、翻拍识别、空位识别、商品陈列层数识别、商品陈列场景识别等通用能力，从业务实际需求出发，有效获取网点真实商品分销和陈列数据，推动实时预警、及时跟进的市场策略落地，帮助快消品牌商顺利完成经营模式的数字化转型，拉动终端动销。
而在商品检测 AI 模型的定制开发中，数据决定了模型的 mAP、F1-score 等效果指标，高质量标注数据集对深度学习的重要性不言而喻。目前已经有 COCO、ImageNet 等规模较大的公开数据集，但是在实践中，在快消场景下的高质量货架陈列商品标注数据获取并不容易，或者说高效标注数据并不容易。
特别地，在零售或者快消场景，有着 SKU 种类多（存量多，增量也快）、SKU 分类细（差异小）、SKU 密集（单张图陈列数目多）等特点，这种情况首先就会使得数据标注难度高、易错标、标注纠错成本大，导致数据集质量一般或者较差，从而最终影响模型效果。
针对商品数据标注中的问题，EasyDL 零售版也提供了相应的解决办法——辅助标注，帮助用户简化标注流程，降低成本。
对于商品检测任务的标注而言，通常首先需要画框确定 box 位置，再对 box 中的 SKU 打上标签，这个过程中其实画框占据了60%以上的时间。为此，零售版在智能标注的基础上提供了辅助画框的能力，目的就是为了减轻初始标注数据的工作量。操作也很简单。
操作介绍
用户在 EasyDL 零售版的实景图上传/标注页面可以使用辅助标注功能，如下图所示：
辅助标注功能提供两种预标注方式的选择，一种是通用检测模型，另一种是通用检测模型+自训练定制模型。
示例一：通用检测模型
在页面中选择通用检测模型举例，点击“启动”：
稍等片刻，直到辅助标注完成，从下图可见未标注的实景图上已经标注上了橙色的辅助标注框：
以上图为例，可以点击多选按钮对多个 SKU 同时进行标注，这里选择对可乐细长罐 330ml 进行标注，可以轻易完成对可乐细长罐的标注；如果辅助标注框的位置并不准确，也可以通过调整框的位置和大小进行修正。以此类推，用户可以快速地完成其他图片中对可乐细长罐的标注。
另外值得关注的是，用户只需要为需要识别的 SKU 的所有橙色辅助标注框增加标签，无需识别的 SKU 不加标签并不会影响训练效果；且未加标签的橙色辅助标注框仍然会保留，以便于用户在未来有需要时继续新增 SKU。
初始数据标注完成后进可以进入模型训练环节，模型训练完之后，可以通过选择自训练模型进行智能标注了。
示例二：通用检测模型+自训练模型
选择通用检测模型+自训练模型之后，需要同时选择自训练定制模型的版本，建议选择 mAP 数值高的模型版本。
预测结果如下：
可以看到最顶层的可乐细长罐有一个漏识别，而左侧也有1个误识别的 SKU，此时只需要把漏识别的 SKU 补上标签，误识别的 SKU 删除即可，标注量已经大大降低（一阶段的辅助标注框一直保留，帮助用户快速添加修改标签）。
辅助标注完成后，选择相应启动了辅助标注功能的图集后，显示如下页面：
点击“前往标注”后，极客进入到标注页面，使用辅助标注功能处理的图片会被归类到待确认的分类 Tab 下，如下图所示：
对于两类辅助标注的结构，用户仅需要再进行两个操作：
标注橙色标注框
对于橙色无标签的标注框，标注方式为选中一个标注框，点击右侧标签进行标注。
核对蓝色标注框
对于蓝色有标签的标注框，需要核对每一个标注框的标签是否正确，如果不正确，需要选中标注错误的标注框，再在右侧为标注框选择正确的标签。
使用辅助标注功能，用户可以节省对大量 SKU 的打框工作，大大节省了工作量，可以更快进入到模型的训练与部署中。
EasyDL 面向企业开发者提供零门槛 AI 开发平台，一站式支持智能标注、模型训练、服务部署等全流程功能，内置丰富的预训练模型，除零售版之外，还支持图像分类、物体检测、文本分类、音视频分类等多类通用模型，支持公有云/私有化/设备端等灵活部署方式。
EasyDL 零售版，是面向零售快消行业提供的行业版，目前已有多家品牌商和服务商在实际业务中使用百度 EasyDL 零售版，提升终端门店管理与执行的效率和效果，准确地洞察商品在货架上的真实信息，让数据分析更高效精准，有效缩短决策时长，从而实现市场运营与决策的智能化。
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