背景
随着智能零售不断走进人们的生活，基于不同场景的智能零售体验不断推陈出新，然而，购物渠道的繁杂、用户意图的差异、商品种类的多样，也成为零售行业智能化推动中的难题。
极睿科技（INFIMIND）是一家以深度学习赋能零售行业的初创公司，其基于GPU深度学习技术推出的创新AI应用，聚焦时尚零售及电商数据分析领域，得到了多家大型客户的认可与采纳。
案例介绍
商品识别和购买意图检测是线下购物体验智能化的难点
随着线上零售所占份额的逐渐增加，线下零售受到了越来越大的市场冲击，故而如何将线上数字化、智能化、个性化的购物体验赋予线下也成为了亟待解决的问题。提升消费者的线下购物体验，而其中最重要的难点便是计算机视觉中的商品识别与自然语言处理中的用户购买意图检测，这也是极睿科技团队主要深耕的领域。
在商品识别上，相比较于人脸识别、商品的识别与匹配是更加富有挑战性的任务，因为商品的种类和差异更多，其复杂程度与噪音也更大。
另一方面，用户的购买行为、评论内容千差万别，而中国汉语的表达能力博大精深。传统的高性能计算平台难以满足商品图片识别与用户购买行为的分析。
针这些问题，极睿科技进行了长期深入的研究工作，研发出了创新的深度学习产品，并凭借其技术在多项世界级图像识别与分析比赛中取得了优异的成绩。
NVIDIA GPU赋力AI应用提供更好的购物体验
由于深度神经网络有良好的数据表示和特征提取能力，极睿科技尝试在特征提取等环节应用深度学习技术，替代人工专家的主观经验。
商品自动标签系统，可对于用户上传图片，进行识别分析，并对于不同的品类与属性进行智能化标签。
极睿科技基于双路Tesla P100 GPU加速器搭建了商品图片与用户行为分析并行加速平台，能支持8路视频流与评论数据的实时解析。另外，P100提供了对视频硬解码的支持，仅使用很小的GPU资源就能达到极快的视频解码速度，能用更短的时间、实时地完成大规模视频解析和用户购买行为分析的任务。
例如，其中的服饰商品自动标签功能可以帮助商家在商品上架与管理中极大的降低人力成本，原本一个电商网站50人的商品运营标注团队，通过此功能，可缩减为5人的商品审核部门。
极睿科技致力于将最新的深度学习技术应用于零售行业，积极探索人工智能赋能新零售，通过技术为该行业带来新的商机与活力。借助基于NVIDIA GPU的计算机视觉与分析能力，其产品将帮助线上电商、内容媒体与线下门店快速获取以图搜图等功能，并降低商品运营与管理的人力成本，帮助企业便捷及时的掌握行业形势和未来趋势。
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