TRAINING DATA
Классификация товаров и разметка изображений для ритейла
Классификация товаров и разметка изображений помогли улучшить показатели магазинов на 40%
Индустрия:
Розничная торговля, мониторинг полок магазина
Данные:
100 000 изображений полок с товарами
Длительность:
4 месяца
Задача:
Заказчик хотел автоматизировать процесс мониторинга полок продуктового магазина, включая автоматическую идентификацию товаров с помощью нейронной сети. Целью было улучшить стратегии мерчендайзинга и проанализировать влияние рекламных кампаний на продажи в реальном времени. Основная сложность при разметке и классификации данных была связана с широким спектром категорий, типов и упаковок товаров
Результаты:
  • Экономия затрат до 40%

  • Точные данные в реальном времени о мерчендайзинге товаров и продажах
Решение:
Аннотаторы Training Data были разделены на две команды. Одна группа разрабатывала требования к продуктам, исследуя примеры товаров в каждой категории. Вторая группа использовала эти требования для разметки изображений полок. Такой подход позволил команде достичь высокой точности классификации продуктов
Роман О.
Руководитель проекта
“Training Data организовали процесс наиболее эффективным способом: две группы работали параллельно над подготовкой и разметкой данных. Мы определенно продолжим сотрудничество с этой командой”
Тимлиды проектов
Команда
Артур Казукевич
Python-developer
Дарья Юркевич
Антон Целуйко
Quality Control Manager
Operations manager