近几年，随着“新零售”概念的火热，越来越多的品牌商及商超零售企业开始引进人工智能技术，探索商品管理、成本控制、用户体验等多维度的数字化转型，转型中所涉及的货架陈列分析、智能结算、智能库存管理、智能货柜等以图搜图场景背后的核心技术都离不开商品识别算法。本平台联合企业共同开发轻量级通用商品图像识别系统，主要由主体检测、特征学习和特征分类三个模块组成。该系统从骨干网络选择、损失函数的选择、数据增强处理的选择、学习率策略的选择以及模型剪枝量化等方面，采用多种策略，对各个模块的模型进行优化，并经过大量商品类别数据进行训练，最终得到在CPU上预测时间仅需200ms的多场景通用商品图像识别系统。