奢侈品的鉴定环节85%完成于线下,但是人工鉴定师成本高,效率低,准度不稳定。而鉴定行业的不成熟一定程度上阻碍了奢侈品市场的繁荣。这就使得“鉴定”这一环节一直无法进入普通人的消费生活中。而AI鉴定,用户只需随手拍照,立即出结果,时间和金钱成本大幅下降。无论是代购,还是二手交易,AI鉴定的参与使交易物品的真实性更有保障,并极大简化了交易流程。
包小鉴:AI技术新突破,解决行业困局
1.低成本与高准确率
经过近1年的打磨,目前包小鉴已具备6大品牌奢侈品包(LV、GUCCI、CHANEL、DIOR、PRADA、YSL),Patek Philippe手表以及Air Jordan1球鞋的鉴定功能,平均准确率已达95%以上,超过了人工鉴定师的平均鉴定准确率,近期面向公众免费开放使用。
如此强大的鉴定能力,使用起来也非常简单。用户只需对鉴定物品拍摄几张图片,上传包小鉴软件后,几秒内便能知道真假并可获取鉴定报告。
2.海量数据与高效算法
AI鉴定科技的神奇能力,源于海量数据与针对鉴定应用精心设计的高效算法。包小鉴基于极为可观的数据,包、鞋、表主流品牌数十万张约60T的真伪商品图片,涵盖绝大多数款式和型号。通过自主地从海量真伪样例的数据中学习,获得识别鉴定点、分辨真伪的能力。海量的数据支撑包小鉴面对不同款式、新旧程度、拍摄环境的图片时强大的鉴定能力。
3.继承前沿算法,重大创新突破
包小鉴继承了计算机视觉领域最前沿的算法,使用高效的深度神经网络作为算法骨干,并针对鉴定应用,做了诸多重大创新。除此之外,包小鉴还使用了对抗生成网络、不平衡样本学习、集成学习等领域先进算法,这些先进技术造就了包小鉴的“慧眼”。如何减少图片中无用信息、背景噪声对分类结果的影响,是图像分类任务中的一大挑战。对鉴定来说,考察的是细节处的特征与工艺,细节决定成败。这对神经网络高效提取鉴定特征的能力提出了更高的要求。用户拍摄的图片往往角度、光照复杂,甚至被拍摄包包或鞋会存在变形扭曲等情况。包小鉴AI能够自动纠正此种情况,为用户提供简单、便捷的使用体验。
对相似程度很高的真、伪图片做真假鉴定是包小鉴的一大核心能力。普通图像分类任务,具有类别间差异大,而类别中差异小的特征。鉴定任务中,真品与赝品往往只有细微的差异,反而不同款式的商品间差异较大。包小鉴通过深度学习,从图片