Anpassung der Bereiche

Was ist Bereichsanpassung?

Die Bereichsanpassung ist ein Prozess beim maschinellen Lernen, bei dem ein Modell, das auf einem Datensatz (dem Ausgangsbereich) trainiert wurde, so angepasst wird, dass es auf einem anderen, aber verwandten Datensatz (dem Zielbereich) effektiv funktioniert. Dies ist von entscheidender Bedeutung, wenn es Unterschiede in der Datenverteilung (z. B. Beleuchtung, Hintergründe oder Kameratypen) zwischen der Trainings- und der Einsatzumgebung gibt.

Wie funktioniert die Bereichsanpassung?

1. Training des Quellmodells: Der Prozess beginnt mit dem Training eines maschinellen Lernmodells auf einem großen, beschrifteten Quelldatensatz, wobei das Modell lernt, Merkmale und Muster zu erkennen.
2. Identifizierung von Bereichsverschiebungen: Die Unterschiede zwischen der Quell- und der Zieldomäne - z. B. Änderungen im Bildstil, der Auflösung oder der Umgebung - werden analysiert. Techniken wie Feature Alignment oder adversariales Training werden eingesetzt, um diese Unterschiede zu minimieren.
3. Modellanpassung und Feinabstimmung: Das Modell wird dann unter Verwendung eines kleineren Satzes von Zieldomänendaten angepasst oder feinabgestimmt, so dass es verallgemeinert werden kann und bei neuen, ungesehenen Daten gut funktioniert. NYRIS wendet Domänenanpassung an, um die Bilderkennung für Kunden mit einzigartigen oder sich entwickelnden Datenumgebungen zu optimieren.

Anwendungsfälle

• Fertigung: Die Domänenanpassung ermöglicht eine schnelle Identifizierung von Ersatzteilen, selbst wenn die Bilder unter unterschiedlichen Beleuchtungsbedingungen oder mit verschiedenen Kamerageräten aufgenommen wurden. NYRIS unterstützt globale Hersteller wie DMG Mori und Trumpf, indem es eine einheitliche visuelle Suchleistung an verschiedenen Standorten gewährleistet.
• Elektronischer Handel: Produktbilder von verschiedenen Anbietern oder Plattformen unterscheiden sich oft in Qualität und Stil. NYRIS nutzt die Domänenanpassung, um die Erkennungsgenauigkeit zu harmonisieren und ermöglicht so kaufbare Inhalte und eine nahtlose Produkterkennung für Einzelhändler wie IKEA.
• Bestandsmanagement im Einzelhandel: Ladenumgebungen und Regallayouts ändern sich häufig. Durch die Anpassung der Domäne können die Lösungen von NYRIS eine hohe Genauigkeit bei der Bestandskontrolle und Regalüberwachung für Kunden wie METRO gewährleisten, unabhängig von den Ladenbedingungen.

Vorteile für Ihr Unternehmen

• Bis zu 85 % weniger manuelle Prozesse: Automatisieren Sie die Produkt- und Teileidentifikation in unterschiedlichen Umgebungen und reduzieren Sie so den Bedarf an manuellen Eingriffen.
• Erkennungsgenauigkeit von bis zu 99,7 %: Erzielen Sie zuverlässige Bilderkennung und visuelle Suchergebnisse, auch wenn sich Ihre Datenquellen ändern oder weiterentwickeln.
• Schnellere Bereitstellung und Anpassung: Führen Sie KI-Lösungen schnell an neuen Standorten oder in neuen Märkten ein, ohne umfangreiche Umschulungen durchführen zu müssen - dank robuster Techniken zur Anpassung an den jeweiligen Bereich.