隨著電子商務的飛速發展，購物方式發生了革命性的變化。為了通過快速響應完全滿足客戶的大量和多樣化的在線購物需求，以及購物網站商品入庫等需求， AI 零售系統通常需要自動從圖像或視頻中識別庫存單位（SKU）級別的商品類型。但是，許多 SKU 級別的產品的視覺差異往往較小，識別難度大。目前，大多數商品識別數據集的商品數據規模有限，且往往包含大量的噪音標簽（缺少人工標簽）。

▲ 不同SKU（每一行內）之間的視覺差異往往較小，所以SKU級別的商品圖像分類也被認為是一種典型的精細商品圖像識別任務

在本次比賽中，我們提供了完全人工標注的 SKU 級別的商品圖片數據集，名為“Products-10K”，其中包含 10,000 種細粒度的 SKU 級商品，這些商品均選自京東在線客戶頻繁購買的產品。

相對于其他主流商品圖像識別數據集，Products-10K 主要具備以下幾個特點：?

1. 完全人工標注，數據集噪聲比例控制在 0.5% 以內，每張圖片至少經過來自京東商品識別專家團隊三人以上的審查；

2. 商品展示圖與用戶實拍圖均被涵蓋。

▲?同一SKU（每一列）對應的展示圖與實拍圖之間的差異往往較大

3. 數據分布與實際應用場景相符，總計涵蓋 10 大類產品下屬的 10000 類 SKU 商品。

本次比賽由京東智聯云主辦，依托 ICPR 2020，在 Kaggle 進行性能評估。我們鼓勵相關領域的工程師和研究人員開發新穎的算法，通過此次比賽進一步推動商品圖像識別這一實用視覺分類任務的發展。?

優勝者將被邀請參加在意大利米蘭舉辦的 ICPR 國際會議上做專題報告，并頒發榮譽證書。

賽程：

更多詳細信息：

https://products-10k.github.io/

比賽頁面：

https://www.kaggle.com/c/products-10k

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總結

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