Halaman ini menjelaskan langkah-langkah pemecahan masalah yang mungkin berguna jika Anda mengalami masalah saat menggunakan Vision API Product Search.
Hasil penelusuran
Berapa jumlah maksimum hasil yang ditampilkan?
Jumlah maksimum hasil yang ditampilkan akan bervariasi dari satu kueri ke kueri lainnya karena detail penerapan. Jumlah hasil maksimum yang dijamin yang ditampilkan adalah 500. Jika diminta lebih banyak, jumlah yang diminta mungkin tidak terpenuhi.
Dapatkah saya menetapkan batas skor untuk hasil?
Skor hasil penelusuran tidak dikalibrasi. Artinya, skor hasil untuk kueri tertentu akan sebanding (inilah cara hasil diberi peringkat). Namun, skor hasil untuk kueri A dan kueri B tidak selalu sebanding. Artinya, tidak ada batas tetap yang sesuai untuk kasus penggunaan tertentu.
Anda dapat menetapkan batas berdasarkan eksperimen Anda sendiri. Jika ingin menetapkan batas, Anda harus menetapkan batas ini berdasarkan label per item. Artinya, Anda harus menetapkan batas skor hasil untuk "Sepatu" terlepas dari "Tas", dll. untuk setiap label.
Adakah cara untuk mengetahui mengapa hasil tertentu diberi peringkat lebih tinggi daripada yang lain?
Saat ini, Vision API Product Search tidak mendukung fitur apa pun yang menjelaskan alasan hasil tertentu ditampilkan.
Apa perbedaan antara penggunaan productGroupedResults dan penggunaan
fitur Pelokalan Objek pada Vision API?
Respons productGroupedResults akan menampilkan daftar item yang terdeteksi,
label dan skor yang diprediksi, kotak pembatas, dan daftar peringkat hasil penelusuran
produk untuk setiap item. Respons ini sama dengan mengirim gambar kueri ke
fitur Pelokalan Objek di Vision API terlebih dahulu, lalu mengirim gambar bersama setiap
kotak pembatas item produk (difilter ke label yang relevan) ke Vision API Product Search.
Salah satu manfaat menggunakan productGroupedResults adalah lebih cepat
dan lebih langsung karena hanya membuat satu panggilan API. Namun, jika ada beberapa
logika aplikasi kustom yang perlu diimplementasikan antara deteksi objek dan
kueri penelusuran, maka metode dua langkah adalah pendekatan yang baik. Contoh kasus ini adalah
menambahkan filter Vision API Product Search berdasarkan
label objek.
Jika saya mengetahui lokasi produk dalam gambar, haruskah saya memangkas gambar sebelum membuat kueri pada API dengan gambar tersebut?
Situasi ini mungkin terjadi jika, misalnya, pengguna diizinkan menggambar kotak pembatas di sekitar item yang ingin mereka telusuri. Secara umum, Anda tidak boleh memangkas gambar sebelum mengirimkannya ke API. Alasannya karena API kami akan menggunakan kotak pembatas kueri untuk menampilkan hasil yang ditargetkan serta konteks gambar secara keseluruhan, yang sering kali berguna untuk meningkatkan hasil.
Gambar referensi
Seperti apa gambar referensi produk yang baik?
Gambar referensi yang baik menampilkan produk dengan jelas dan tidak memiliki objek lain dalam gambar. Contoh umum gambar referensi yang baik adalah gambar "packshot". Gambar ini sering kali digunakan untuk menampilkan produk kepada pengguna di halaman produk atau dalam iklan, dan biasanya diambil di depan latar belakang putih. Gambar produk di lingkungan lain juga menjadi gambar referensi yang baik asalkan tidak ada produk lain dalam gambar tersebut. Sebaiknya gunakan semua gambar tersebut yang tersedia untuk gambar referensi.
Berapa ukuran gambar yang ideal untuk gambar referensi dan gambar yang Anda gunakan untuk menelusuri produk?
Gambar yang ideal berfokus pada produk, dan produk memenuhi sebagian besar gambar; gambar yang hanya berisi representasi produk yang kecil atau tidak jelas akan memberikan hasil yang kurang diinginkan. Akibatnya, ukuran yang terlihat dari produk dalam gambar lebih penting daripada ukuran gambar tertentu. Namun, sebagai rekomendasi umum, gunakan gambar dengan 600 piksel atau lebih pada sisi terbesar untuk referensi dan penelusuran gambar.
Berapa jumlah gambar referensi yang optimal untuk produk tertentu?
Vision API Product Search dapat berfungsi dengan baik bahkan dengan hanya satu gambar referensi dari suatu produk. Biasanya, 3 hingga 8 gambar memberikan informasi yang diperlukan untuk mendapatkan hasil yang tepat dari Vision API Product Search, terutama jika gambar ini memiliki beberapa variasi. Variasi tersebut mencakup orientasi produk yang berbeda, pencahayaan yang berbeda, atau latar belakang yang berbeda. Gambar referensi tambahan dapat ditambahkan ke indeks, dan umumnya tidak akan mengurangi akurasi.
Bagaimana cara agar saya mendapatkan lebih banyak gambar referensi untuk produk saya?
Cara terbaik untuk meningkatkan akurasi Vision API Product Search adalah dengan menambahkan lebih banyak gambar referensi yang baik untuk produk. Jika Anda telah mengupload kumpulan gambar produk yang representatif dan Anda masih ingin meningkatkan akurasi untuk beberapa produk, Anda dapat menggunakan gambar lain yang ada atau mengumpulkan lebih banyak gambar untuk produk tersebut.
Untuk menggunakan gambar lain yang sudah ada, pastikan gambar tersebut menampilkan produk dengan jelas dan tidak memiliki objek lain yang mengganggu. Misalnya, Anda mungkin memiliki foto model yang mengenakan kemeja tertentu beserta celananya. Gambar ini saja tidak akan menjadi gambar referensi yang baik untuk produk kemeja tersebut. Namun, jika Anda menyediakan kotak pembatas di sekeliling kemeja atau memangkas gambar agar hanya menyertakan kemeja, maka gambar ini akan menjadi gambar referensi yang baik. Anda dapat menggunakan fitur Lokalisasi Objek pada Vision API untuk mengusulkan kotak. Metode ini dapat digunakan bersama atau sebagai ganti anotasi kotak pembatas yang disediakan oleh manusia.
Apakah akan membantu akurasi API untuk menambahkan pengayaan data ke kumpulan produk saya?
Ide menambahkan versi gambar referensi yang sudah ada yang telah ditingkatkan (contohnya, balik kiri-kanan, kontras jitter, dll.) memang masuk akal, tetapi biasanya tidak terlalu meningkatkan akurasinya.
Pengelolaan data
Apa cara yang direkomendasikan untuk memperbarui kumpulan produk dalam produksi?
Update kumpulan produk Anda dengan produk baru saat inventaris Anda berubah. Jika perubahannya kecil, Anda dapat menambahkan atau menghapus produk sesuai kebutuhan. Atau, jika ada perubahan signifikan pada inventaris Anda atau pada gambar referensi Anda, Anda dapat membuat kumpulan produk baru dengan perubahan tersebut dan menguji kualitas penelusuran sebelum beralih sepenuhnya ke kumpulan baru tersebut. Dalam kedua kasus tersebut, Anda harus melacak produk dan gambar mana yang ada dalam kumpulan produk Anda dengan menyimpan file CSV impor batch Anda untuk memudahkan referensi atau rollback.