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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.

Analysieren Sie Ihren Anwendungsfall

NYRIS nutzt die Domänenanpassung, um sicherzustellen, dass seine visuelle Suchtechnologie in verschiedenen realen Szenarien und Kundendatensätzen eine hohe Genauigkeit und Zuverlässigkeit bietet.

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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.

FAQ

Wie wird die visuelle Suchtechnologie von NYRIS durch die Domänenanpassung verbessert?

Die Domänenanpassung ermöglicht es NYRIS, konsistente und genaue Erkennungsergebnisse zu liefern, selbst wenn die Kundendaten aufgrund unterschiedlicher Kameras, Beleuchtung oder Hintergründe variieren.

Was macht den NYRIS-Ansatz zur Bereichsanpassung so einzigartig?

NYRIS kombiniert Domänenanpassung mit der Generierung synthetischer Daten und Deep Learning und ermöglicht so eine schnelle Anpassung und Integration für Unternehmenskunden in den Bereichen Fertigung, E-Commerce und Einzelhandel.

Kann die Domänenanpassung helfen, wenn die Daten in der Zieldomäne begrenzt sind?

Ja, die Domänenanpassung ist darauf ausgelegt, mit kleinen Zieldatenmengen zu arbeiten und das Wissen aus größeren Quelldatensätzen zu nutzen, um eine hohe Leistung zu erzielen.

Über NYRIS

NYRIS wurde 2015 von Anna und Markus Lukasson-Herzig gegründet und ist ein führender Anbieter von visueller Suchtechnologie und KI-gesteuerten Lösungen für die Fertigung, den E-Commerce und den Einzelhandel. Mit einer Finanzierung in Höhe von 10 Millionen Euro von Investoren wie Trumpf Venture, EIC und IKEA verarbeitet NYRIS über 500 Millionen Produkte in weniger als einer Sekunde. Die Expertise des Unternehmens in der Domänenanpassung, der Generierung synthetischer Daten aus CAD-Modellen und strategischen Partnerschaften mit Branchenführern wie SAP, DMG Mori und METRO machen es zu einem Pionier in der skalierbaren, genauen Bilderkennung.

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