NVIDIA GPU赋力知衣科技构建服装大数据趋势平台

by 英伟达中国

知衣科技公司是一家以AI技术服务于服装行业的科技公司,致力于解决时尚趋势发现、服装款式推荐、生产销售平衡等难题,成为服装行业爆款挖掘和商品企划解决方案专家。知衣科技构建了国内首个集电商数据、社交媒体数据和专业时尚数据的时尚数据库,并基于NVIDIA GPU加速,每日完成对超过100万图像数据进行超过14个类别、600个标签维度的分析,并建立了专业的服饰类图像搜索库,帮助设计师、买手等行业从业者提升工作效率。

在服装企业中,设计师接触到的数据化信息非常少,许多设计师甚至不了解热销款式。归其原因,主要在于数据的提供方通过数据思维或者互联网运营思维组织整理出来的数据产品不符合设计师的数据处理习惯。设计师主观上对此类数据系统的抵触,往往使得设计师在不了解市场的情况下设计出不受消费者青睐的款式。

GPU提速AI算法运行整体流程50

在服装行业中,以服装图像为基础寻找相似款服装的需求强烈。目前,虽然有一些可用工具,但是普遍存在诸如搜索准确率低、搜索库较小、缺乏秀场等时尚设计数据等问题,在实际使用中难以满足服装从业者们的需求。行业面临着:相似服装数据集缺乏、服装形态各异且是柔性目标、服装搜索库巨大算力需求的挑战。

决策数据化、智能化是服装行业未来必然的发展方向,但目前行业的信息化、数据化的程度较低,数据收集、整理都很欠缺。同时,服装行业存在大量非结构化数据,给整理和分析都带来很大难度。为了有效利用这些非结构化数据,需要大量使用基于深度学习的AI技术。然而,目前AI技术使用门槛高,服装行业企业缺乏相关经验、不熟悉相关算法,在底层框架及硬件驱动上也面临重重困难。同时,深度学习对于计算资源的需求极大,对大规模数据进行分析必须依赖数组GPU支持。

知衣科技数据产品AI数据是一款基于淘宝服装销量数据的款式挖掘平台,帮助用户快速跟踪竞店动态,随时掌握最新爆款趋势。这款通过时尚AI识别技术和服装大数据技术的应用,对一万多个品牌、上千万款式的图片,进行14大维度、超过600种标签的智能分析,助力服装企业实时掌握国内外服装趋势变化,精准制定款式研发方向。NVIDIA Tesla GPU针对深度学习的加速,将AI算法的运行整体流程提升了50倍,满足了处理海量数据的需求,间接地帮助客户更快的抓住时尚趋势,把握市场机遇。

知衣团队基于深度学习算法开发了一套相似服装搜索系统,该系统包含服装检测、服装特征提取与服装检索等基础算法。图搜问题就是对需要搜索的图像进行特征提取,然后使用提取到的特征去特征库中进行匹配,找出最相似的图像。一般来说如果需要进行特定领域的图像搜索,需要收集该领域的数据集进行标注并训练。除了专门的数据集,知衣科技也根据服装柔性目标的特点,优化了深度学习模型结构,让模型更加适应服装特征。最后,通过NVIDIA GPU实现模型部署与加速。在部署时,通过使用NVIDIA TensorRT,知衣科技将识别模型的单次计算速度从30ms压缩至10ms内,大大提升了模型的计算效率。同时,凭借TensorRT的float16和int8等计算量化方法,大大降低了对GPU内存的需求,提高了单机部署节点数量。

助力服装企业实时掌握选品趋势

提升决策效率

NVIDIA AI计算平台帮助知衣科技极大地提升了数据处理效率,为服装行业数据化趋势分析业务打下了良好的基础。通过GPU加速,知衣科技每日处理超过100万时尚图像数据,构建了行业最全的大数据趋势平台。目前,知衣科技已与超过1000家服装行业企业达成合作。在AI数据平台上,用户可以低门槛的使用人工智能进行趋势分析,每一位行业从业者都能通过大数据了解到最新的时尚趋势。

“在人们的衣食住行中,衣排在第一位。服装行业是与人民群众日常生活关联最紧密的行业之一,而服装设计领域更是服装行业的重要驱动引擎和大脑。当前,服装设计领域存在数据在线化程度低、设计数据体量大、数据源分散、数据结构化程度差等问题,导致整个服装设计领域的信息化水平相对其他环节落后较多。未来行业的数字化和智能化将成为发展的重要方向。”知衣科技联合创始人兼CEO郑泽宇表示。“NVIDIA提供的GPU解决方案,解决了深度学习和机器学习的技术难题,使得我们在服装领域能够持续不断地创新产品,拓宽应用场景。通过产品化的输出,让整个行业享受到更多AI带来的便捷。”