Для дистрибьютора гитар «GuitarLand» мы создали уникальное решение, которое полностью автоматизирует процесс создания карточек для маркетплейсов. Клиент обратился с задачей сократить время и расходы на создание тысяч карточек, что ранее занимало до двух месяцев и требовало значительных затрат на дизайнеров.
Обучить нейросеть распознавать гитары на изображениях, включая тип гитары, её модель, цвет и положение. Для этого потребуется собрать тренировочные данные, разметить их и обучить модель классификации изображений.
Разработать алгоритм для нейросети, которая будет автоматически вырезать гитару с фона. Для этого необходимо обучить модель сегментации, которая будет отделять объект (гитару) от фона на изображении.
Обучить систему вставлять вырезанные изображения гитар в шаблоны карточек. Модель должна автоматически адаптировать фон, располагать гитару на нужной позиции и добавлять название и тип гитары в карточке.
Интегрировать систему в рабочие процессы клиента, обеспечив автоматическую обработку изображений и карточек. Также необходимо разработать интерфейс для удобной работы сотрудников с системой, обеспечив простоту загрузки, настройки и вывода карточек.
Провести обучение для сотрудников клиента по работе с системой. Важно научить их эффективно использовать интерфейс, разбираться в настройках и корректно обрабатывать карточки на базе автоматизированной системы.
Для распознавания гитар разработана нейросеть, которая обучена классифицировать типы гитар, их модель, цвет и положение на изображении. Модель использует методы компьютерного зрения и глубокого обучения для точного определения характеристик гитары на основе разметки изображений.
Алгоритм для удаления фона автоматически вырезает гитару с фона изображения, используя нейросеть для сегментации. Это позволяет получить чистое изображение гитары, которое затем можно использовать в различных шаблонах карточек или для других нужд.
Разработан алгоритм, который автоматически вставляет вырезанные гитары в заранее подготовленные шаблоны карточек. Система адаптирует фон, корректирует позицию гитары и автоматически добавляет название и тип гитары, что позволяет быстро создавать карточки для маркетплейсов.
Система интегрирована в рабочие процессы клиента через удобный API. Разработан интерфейс для загрузки изображений, настройки шаблонов и автоматического формирования карточек. Интерфейс интуитивно понятен и позволяет легко управлять всей автоматизацией.
Проведено обучение сотрудников клиента по использованию системы. В рамках обучения пользователи познакомились с функционалом интерфейса, научились настраивать параметры и оптимизировать процессы генерации карточек для маркетплейсов.
Затраты снизились с 500 000 до 40 000 рублей.
Время создания карточек сократилось с 2 месяцев до 10 минут.
Основной язык программирования для разработки системы, который использовался для обучения нейросетей и написания скриптов автоматизации.
TensorFlow использовался для создания и обучения нейросетей, которые распознают типы гитар, их модель, цвет и положение на изображениях. Также использовался для обработки изображений и автоматической генерации карточек.
OpenCV использовался для предварительной обработки изображений, таких как удаление фона и улучшение качества изображения перед подачей в нейросеть.
Flask использовался для разработки веб-интерфейса и API, через которые происходила интеграция с системой и автоматизация процесса создания карточек.
PostgreSQL использовался для хранения данных о гитарах, карточках и шаблонах, что позволяло легко управлять метаданными и генерировать карточки.
Здесь вы можете найти ответы на вопросы которые у вас возникли
Автоматизация создания карточек для маркетплейсов включает использование нейросетей и машинного обучения для распознавания гитар, удаления фона и генерации карточек. Система автоматически вставляет изображения гитар в заранее подготовленные шаблоны, адаптирует их под модель и цвет, а также добавляет название и тип товара. Это значительно ускоряет процесс и снижает затраты.
Для автоматизации создания карточек использовались современные технологии, такие как Python, TensorFlow для машинного обучения, OpenCV для обработки изображений, а также Flask для интеграции веб-интерфейса и PostgreSQL для хранения данных о товарах. Эти технологии позволяют быстро и точно генерировать карточки для маркетплейсов.
Нейросеть обучена с использованием TensorFlow для распознавания типа гитары, модели, цвета и положения на изображениях. Она анализирует фотографии с различных ракурсов и автоматически классифицирует гитару, что позволяет точно разместить её в карточке для маркетплейса.
После внедрения автоматизированной системы процесс создания карточки для маркетплейса занимает всего 10 минут, в то время как ранее это занимало до 2 месяцев. Это позволяет значительно ускорить вывод товаров на маркетплейсы.
Система автоматизации интегрируется с существующими бизнес-процессами клиента через API, обеспечивая простоту в использовании. Разработан удобный веб-интерфейс, через который пользователи могут загружать изображения, настраивать шаблоны и автоматически генерировать карточки.
Автоматизация создания карточек позволяет существенно снизить затраты. Ранее создание карточек требовало расходов на дизайнеров и занимало много времени, что обходилось клиенту в 500 000 рублей. После внедрения системы расходы снизились до 40 000 рублей, что привело к значительной экономии.
Основные преимущества автоматизации — это сокращение времени и затрат, повышение точности и качества изображений, а также автоматическая генерация карточек, соответствующих требованиям маркетплейсов. Это улучшает эффективность работы и ускоряет процесс вывода товаров на онлайн-платформы.
