Migliorare l’esperienza utente con raccomandazioni di moda basate su immagini
Il fashion retail è un settore in rapida evoluzione, con preferenze dei consumatori e comportamenti d’acquisto in costante cambiamento. Per rimanere competitivi, i brand devono offrire esperienze di shopping personalizzate che rispondano ai gusti individuali.
In un recente intervento, Joan Kusuma ha condiviso il suo approccio innovativo per migliorare l’esperienza nel fashion retail utilizzando raccomandazioni basate su immagini. Grazie al suo background nel fashion retail e nell’AI, Joan ha dimostrato come le convolutional neural networks (CNNs) e gli embedding visivi possano essere utilizzati per creare un sistema di raccomandazione di outfit personalizzato.
Guarda l’intervento di Joan Kusuma
Questo articolo esplora i concetti e l’architettura, evidenziando come l’AI possa trasformare l’industria della moda. Inizieremo spiegando gli embedding visivi, fondamentali per comprendere l’articolo. Successivamente, descriveremo in dettaglio come Joan ha costruito e archiviato immagini in un database vettoriale come Milvus. Infine, illustreremo il processo passo dopo passo con cui il modello genera raccomandazioni.
Comprendere gli embedding visivi e il loro ruolo in un sistema di raccomandazione
Gli embedding visivi sono un concetto fondamentale nei sistemi di raccomandazione basati su immagini. Questi embedding sono rappresentazioni vettoriali (numeriche) delle immagini che catturano le caratteristiche essenziali e le peculiarità degli articoli raffigurati.
Convertendo le immagini in embedding, i modelli di AI possono analizzare e confrontare la loro somiglianza in modo efficiente. Nell’esempio seguente, l’encoder assegna valori diversi alle varie caratteristiche degli articoli di abbigliamento, come i tre spettri di colore (Rosso, Blu, Verde) e varie caratteristiche di forma, a seconda degli attributi specifici del capo.
Nella presentazione di Joan, ha utilizzato un modello autoencoder PyTorch per generare embedding visivi per gli articoli di abbigliamento. Inoltre, Joan ha scelto YOLOv5 (You Only Look Once), una rete neurale convoluzionale, per il rilevamento degli oggetti in tempo reale. YOLOv5 elabora un’intera immagine in un singolo passaggio, identificando e classificando gli oggetti con notevole velocità e precisione. Una volta generati gli embedding, questi vengono archiviati in un database vettoriale come Milvus e utilizzati per il recupero per similarità.
Come funzionano i sistemi di raccomandazione con gli embedding
Per comprendere come gli embedding visivi vengono utilizzati nei sistemi di raccomandazione, suddividiamo il processo in diversi passaggi chiave:
Preprocessing delle immagini: Il primo passaggio prevede il preprocessing delle immagini per garantire coerenza in termini di dimensioni, risoluzione e formato. Questa fase di preprocessing è essenziale per mantenere l’accuratezza degli embedding.
Embedding dell’immagine (estrazione delle feature): Utilizzando il modello auto-encoder Pytorch, il sistema estrae le feature dalle immagini preelaborate. Queste feature vengono poi convertite in embedding archiviati in un database vettoriale.
Ricerca vettoriale con database vettoriali: I database vettoriali sono una parte cruciale del sistema. Archiviano gli embedding di tutti gli articoli di abbigliamento, consentendo il recupero rapido ed efficiente di articoli simili. Joan ha sperimentato FAISS, una libreria di ricerca vettoriale creata da Facebook.
Indicizzazione: La costruzione di un indice degli embedding comporta l’organizzazione dei vettori per consentire ricerche di similarità rapide ed efficienti. Questo indice aiuta a navigare nello spazio ad alta dimensionalità per trovare articoli visivamente simili a una determinata immagine di query. L’indice scelto da Joan per il database vettoriale è l’algoritmo di ricerca Approximate Nearest Neighbor (ANN).
Modello di raccomandazione di immagini in azione
Di seguito è riportata un’illustrazione dell’architettura del sistema di ricerca visiva e raccomandazione presentato da Joan.
Il sistema comprende diversi passaggi chiave. Esaminiamoli uno per uno per comprendere il quadro completo.
Passaggio 1: L'utente inserisce un'immagine di abbigliamento
Il processo inizia quando un utente carica o seleziona un'immagine di un capo di abbigliamento a cui è interessato. Questa immagine funge da query per il sistema di raccomandazione, avviando la ricerca di articoli visivamente simili.
Passaggio 2: Embedding dell'immagine (estrazione delle caratteristiche)
L'immagine caricata viene convertita in un embedding visivo, una rappresentazione numerica delle sue caratteristiche essenziali. Questo processo di embedding garantisce che possiamo confrontare l'immagine di query con gli embedding pre-archiviati nel database vettoriale, rendendo facile la ricerca di articoli simili.
Passaggio 3: Ricerca di similarità
L'embedding generato dell'immagine di query viene utilizzato per eseguire una ricerca di similarità all'interno del database vettoriale. Joan utilizza un algoritmo di ricerca Approximate Nearest Neighbor (ANN) per trovare in modo efficiente gli embedding nel database più vicini all'embedding di query. Questo algoritmo identifica rapidamente le immagini più simili senza una ricerca esaustiva.
Passaggio 4: Motore di raccomandazione
Il motore di raccomandazione è il componente finale del sistema. Filtra e classifica i risultati di ricerca in base a criteri aggiuntivi come preferenze dell'utente, tendenze stagionali e disponibilità di magazzino. Questo passaggio garantisce che le raccomandazioni siano visivamente simili all'immagine di query e pertinenti e personalizzate, offrendo all'utente un'esperienza di acquisto su misura.
Ricerca Approximate Nearest Neighbor
Un aspetto chiave del sistema di raccomandazione di Joan è l'uso di una ricerca approximate nearest neighbor (ANN) all'interno del database vettoriale per restituire risultati pertinenti in modo rapido e accurato. Gli algoritmi di ricerca ANN trovano punti in uno spazio ad alta dimensionalità che sono più vicini a un determinato punto di query.
A differenza delle ricerche exact nearest neighbor, che possono essere computazionalmente costose, le ricerche ANN bilanciano velocità e accuratezza, rendendole ideali per dataset su larga scala.
Nel contesto delle raccomandazioni di moda basate su immagini, la ricerca ANN viene utilizzata per identificare capi di abbigliamento con embedding simili all'embedding dell'immagine di query.
Questo processo prevede diversi passaggi:
Costruzione dell'indice: Il primo passaggio consiste nel costruire un indice degli embedding archiviati nel database vettoriale. Questo indice consente al sistema di navigare in modo efficiente nello spazio ad alta dimensionalità e individuare articoli simili.
Elaborazione della query: Quando un utente carica un'immagine, il sistema genera il suo embedding e utilizza l'algoritmo di ricerca ANN per trovare gli embedding nell'indice più vicini all'embedding di query.
Classifica dei risultati: I risultati della ricerca vengono quindi classificati in base ai punteggi di similarità. È possibile applicare ulteriori criteri di filtraggio e classificazione, come preferenze dell'utente e disponibilità di magazzino, per perfezionare ulteriormente le raccomandazioni.
Web Demo App
Joan ha sviluppato una web demo app completamente funzionale per presentare il suo prodotto finale e la sua capacità di raccomandazione basata su immagini. L'app consente agli utenti di caricare immagini di capi di abbigliamento e ricevere raccomandazioni personalizzate in tempo reale.
L'app presenta un'interfaccia semplice e intuitiva con due semplici passaggi, rendendo facile per gli utenti caricare immagini e visualizzare raccomandazioni. Inoltre, offre elaborazione in tempo reale per raccomandazioni di immagini in tempo reale.
Passaggio 1: Carica immagine di abbigliamento
Passaggio 2: Il modello restituisce capi di abbigliamento con stile simile
Conclusione
Il lavoro di Joan Kusuma dimostra il potenziale dell'IA nel trasformare il retail della moda. Ha sviluppato sistemi di raccomandazione che offrono suggerimenti di outfit personalizzati utilizzando embedding visivi e database vettoriali. Combinando l'autoencoder di PyTorch per l'estrazione delle caratteristiche con YOLOv5 per il rilevamento di oggetti in tempo reale e sfruttando la velocità e la precisione della ricerca approssimata dei vicini più prossimi nei database vettoriali, il suo sistema garantisce raccomandazioni rapide e precise.
Joan ha anche mostrato la sua app demo web, mettendo in evidenza queste funzionalità e fornendo una piattaforma intuitiva per consigli di moda personalizzati e in tempo reale. Questo approccio migliora l'esperienza di acquisto del cliente e stabilisce un nuovo standard per la personalizzazione basata sull'IA, favorendo la crescita dei retailer di moda.
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