Цифровые замеры тела по фото, чтобы не гадать с размером в онлайн-магазинах

Привет, твоя CV-технология звучит здорово — подкину идею другого применения. Здоровье/фитнес: люди хотят отслеживать процент жира и рост мышц. Если модель точно снимает мерки (шея, грудь, талия, бёдра и т.д.), то по росту, весу, полу и возрасту можно оценивать состав тела. У ВМС США есть детерминированная формула для расчёта — как отправная точка. Шеймлес-плаг: я за неделю сколотил недоделанное приложение для этого и выиграл с ним на хакатоне — оставлю на случай, если пригодится. Почему советую: прочитал комментарий про то, что проблема e-commerce — в несогласованности размеров брендов, а не в незнании людьми своего размера. Глядя на жену (которая знает свой размер), вижу, что это правда.

Выглядит очень полезно, но у меня серьёзные опасения насчёт приватности: ты по сути загружаешь на сайт свои фото в нижнем белье (если хочешь максимальную точность).

Несогласованность размеров — вот настоящий убийца. Я возвращал вещи одного бренда и одного размера, потому что посадка полностью отличалась в зависимости от партии. Если это станет достаточно точным, чтобы предсказывать именно посадку, а не просто сопоставлять мерки, — вот тогда станет интересно.

Я был ведущим инженером по рекомендации размеров в presize.ai 5 лет назад. Реально круто видеть, чего сейчас можно добиться в одиночку. Поделюсь нашими выводами того времени — думаю, фундаментально ничего не изменилось, а может, стало даже хуже: Размерные таблицы — боль. У крупных брендов почти нулевой контроль качества, если только это не премиум. Обычно они работают с несколькими поставщиками, которые шьют по одним лекалам, но из совершенно разных тканей. В худшем случае одна и та же вещь в рамках одной линейки может отличаться на размер, а даже при одинаковых габаритах посадка сильно меняется после первой стирки. И ты конкурируешь с Zalando и Amazon, у которых огромные исследовательские команды и куда больше данных — и которые всё равно рекомендуют плохо. Премиум-бренды имеют высокую маржу, так что возвраты их не особо ранят. Бренды нижнего сегмента (фаст-фэшн) страдают от возвратов сильнее, но плохое качество для них — врождённое свойство. Рынок есть, но заходить пришлось бы сильно ниже по стеку, возможно даже со стороны контроля качества. Все бренды куда больше заботятся о конверсии (верхняя строка), чем о проценте возвратов. Возвраты важнее на стороне логистики — из-за них сложно прогнозировать спрос. По-моему, нужен настоящий потребительский продукт либо в нише «пошив по меркам», либо в более премиальном сегменте. Я всегда «мечтал» о сайте, который по технологии рекомендует одежду по посадке (только то, что мне подойдёт) и по стилю (похожее на то, что я ношу). Проблема всё ещё не решена толком — вот туда я бы и смотрел.

Можно попробовать?!

Это работает локально? Или фото куда-то загружаются для телеметрии?

Понимаю, о чём ты, мне проект нравится и я желаю успеха. Комментарии я бы воспринимал не как «ты провалишься», а как «нужно идеально вылизать исполнение». Старт у тебя лучше, чем у прежних попыток, но ты должен попадать стабильно — до уровня, когда e-commerce-клиент сможет слепо доверять. Потому что достаточное число возвратов с пометкой «ваша размерная таблица врёт» может убить контракт. Идея хорошая, удачи.

Все замечания справедливы: • Для меня сфоткать или загрузить два изображения удобнее, чем каждые пару недель ездить на почту оформлять возврат, что я сейчас и делаю. • Технология обучена на 1М+ сканов тел, 400к фонов, 90к поз, 1к текстур со случайной глубиной/освещением/перекрытиями. В итоге она не зависит от формы, позы и фона — а именно с этим были проблемы у прежних решений, отсюда и низкая точность. • Размерные сетки частично это учитывают, но «S» в одной и той же вещи может быть скроен по-разному. Как минимум у пользователя будут свои мерки для сравнения с сеткой; а если мерки знает больше людей, у брендов появится стимул обмерять свои вещи. • Кроме размера, зная мерки, можно давать более точные рекомендации (грудь жмёт, рукава длинные и т.п.). Идея — сохранить мерки и использовать их у разных ритейлеров с одного скана.

Сайт здесь: snapmeasureai.com

Воу, это могло бы спасти мне жизнь — как попробовать?

Ты недооцениваешь, насколько люди ленивы. Они думают не о мороке с возвратом. Они думают: «мне надо потратить 5 минут, разбираясь с приложением, возиться с камерой, смотреть на себя в пижаме — и что они вообще делают с этими фото?» Или я могу дважды двинуть пальцем, нажать «в корзину» — и всё. А потом в 90% случаев приложение просто подтвердит размер, который человек и так знал. Столько работы — и в ответ «вам подойдёт M», а он и так брал M? Больше он твоим приложением не воспользуется.

Я лет 10 проработал в e-commerce одежды, и подобное пытались сделать десятки, если не сотни компаний. Они постоянно приходили к нам с предложением внедрить это, и почти у всех была ещё и виртуальная примерка. Все они провалились. По трём причинам: 1. Высокий порог входа. Заставить человека сделать всё необходимое, чтобы построить модель тела, — это больше работы, чем просто заказать два размера и один вернуть. 2. Низкая точность. Реальные люди в реальных условиях, при плохом свете, с разным железом для съёмки — куча ошибок. 3. Проблема не в том, что люди не знают свой размер. Проблема в том, что размерные сетки у всех брендов разные — даже между отдельными артикулами. Практически вся одежда шьётся вручную. Возьми 3-4 пары одинаковых штанов — найдёшь различия. Это огромная проблема с данными: нужно точно обмерять каждый артикул. Это привело меня к выводу, что лучшее решение проблемы размеров — это box-модель вроде Stitch Fix и Nuuly: просто отправь людям вещи и посмотри, подходит ли. Дорого и операционно сложно, но это лучший способ.

Круто, но, по-моему, это не закрывает источник неопределённости. Свой размер я знаю — у меня есть одежда, и я могу измерить себя когда угодно. Проблема в том, что покупая онлайн, я не знаю, как сидит конкретная вещь (большемерит, маломерит, странный крой). Вот в чём неопределённость.