{"id":27830,"date":"2021-04-16T10:09:20","date_gmt":"2021-04-16T08:09:20","guid":{"rendered":"https:\/\/www.inovex.de\/blog\/?p=21278"},"modified":"2022-11-21T12:00:55","modified_gmt":"2022-11-21T11:00:55","slug":"meetup-ai-enabled-apps-q-a-fragen-beantwortet","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.inovex.de\/de\/blog\/meetup-ai-enabled-apps-q-a-fragen-beantwortet\/","title":{"rendered":"Meetup AI-enabled Apps Q&A: Eure Fragen beantwortet"},"content":{"rendered":"

Unser Meetup<\/a> \u201eAI-enabled Apps am Beispiel spotsize.io\u201c am 23.03.2021 hat sich um die Verwendung neuer Technologien, wie der 3D-Objektklassifizierung mit Smartphones, gedreht. Dabei gab es wie immer viele interessante Fragen aus dem Publikum, die wir euch hier nochmal ausf\u00fchrlich beantworten m\u00f6chten.<\/p>\n

Q1: Sind die Menschen mit dem Problem \u201eGr\u00f6\u00dfe 46 und sehr breite F\u00fc\u00dfe\u201c adressiert? Hier ist das Finden des richtigen Schuhs problematisch. Wie wird das Problem gel\u00f6st?<\/p>\n

A1: Wir k\u00f6nnen algorithmisch das Problem l\u00f6sen, allerdings wird es dadurch nicht unbedingt besser. Man bekommt bei Adidas keinen Schuh in Extra-Weite, wenn es diesen nicht im Sortiment gibt. 80% der Schuhe, die heute online vertrieben werden, sind Konfektionsschuhe. Das bedeutet, sie werden in verschiedenen Gr\u00f6ssen hergestellt und verf\u00fcgen \u00fcber eine Standardweite (Normal). Es gibt in den USA z. B. Nike, die einige ihrer Modelle auch in mehreren Weiten L, XL, XXL anbieten. F\u00fcr die Industrie ist es allerdings g\u00fcnstiger, nur eine Weite herzustellen. Bis in die 60er-Jahre gab es ein Schuhmodell in schmal, normal, weit und sehr weit. Das wurde aufgrund des Kostendrucks abgeschafft.<\/strong><\/p>\n

Q2: Wie pr\u00e4zise ist die metrische Messung, wo kommt die Referenzgr\u00f6\u00dfe her (m, cm …)?<\/p>\n

A2: Wir arbeiten ohne Referenzgr\u00f6\u00dfe. spotsize arbeitet mit Tiefen-, Lidar- oder ToF-Sensoren. Wir liegen bei 90% der Messungen bei einer Messgenauigkeit von <\/= 2mm (100% <\/= 3mm).<\/strong><\/p>\n

Q3: Welche weiteren Daten als nur L\u00e4nge k\u00f6nnen verglichen werden?<\/p>\n

A3: Wir unterst\u00fctzen L\u00e4nge und Breite des Fu\u00dfes. Schuhgr\u00f6\u00dfen werden immer anhand von der Schuhl\u00e4nge ermittelt, die Passform (fit) anhand der Schuhweite\/Fu\u00dfumfang. Bei einigen Schuhformen kann auch die Risth\u00f6he, der Schaft (Stiefel) oder der Fersenballen eine Rolle spielen. Allerdings orientieren sich die allermeisten Schuhe an Fu\u00dfl\u00e4nge und -breite\/-umfang.<\/strong><\/p>\n

Q4: Gibt es bei euch oder euren Konkurrenten die L\u00f6sung einer Schuhschablone (low-tech), die ausgedruckt einen \u00e4hnlichen Zweck erf\u00fcllt? Oder ist das bekannt, dass es sowas schon mal gab?<\/p>\n

A4: Nein, das gibt es bei uns nicht.<\/strong><\/p>\n

Q5: Reicht es, eine Gr\u00f6\u00dfe pro Marke (Adidas, Nike…) zu erfassen oder ist evtl. pro Schuhmodell ein neuer Scan notwendig?<\/p>\n

A5: Nein, man muss nur einmal scannen und der Digital Twin kann f\u00fcr alle Modelle immer wieder herangezogen werden.<\/strong><\/p>\n

Q6: Gibt es eine Demo, die man ausprobieren kann?<\/p>\n

A6: Im Mai 2021 kommt die spotsize App in den App Store, Ende 2021 auch zu Google Play. Hier k\u00f6nnt ihr eure Standardgr\u00f6\u00dfe bei Adidas, Nike, Under Armour, ON, NB etc. in EU\/US\/UK finden oder gegen eine Geb\u00fchr den Digital Twin eures Fu\u00dfes erwerben.<\/strong><\/p>\n

Q7: Verwendet ihr au\u00dfer Object Detection und Segmentation sonst noch irgendwelche Machine-Learning-Modelle? Wie sieht euer Tech Stack aus?<\/p>\n

A7: In Bezug auf ML\/AI nutzen wir die bereits genannten ML-Anwendungen und daneben lernen wir aktuell ein Modell an, dass auch einen Scan erm\u00f6glicht, wenn die Lichtverh\u00e4ltnisse suboptimal sind.\u00a0<\/strong><\/p>\n

Wir sind eine Plattform und verf\u00fcgen schon heute \u00fcber sehr viele Fu\u00dfdaten. Im Laufe der Zeit k\u00f6nnen wir die gesammelten Daten als Data as a Service & Deep Insights f\u00fcr Hersteller nutzbar machen. So k\u00f6nnte ein Hersteller einen sehr genauen \u00dcberblick \u00fcber die Beschaffenheit der F\u00fc\u00dfe in bestimmten L\u00e4ndern, Regionen, Kontinenten oder Zielsegmenten erhalten und damit seine Produktion f\u00fcr bestimmte Zielgruppen und seinen Absatz f\u00fcr Zielm\u00e4rkte punktgenau optimieren, neue Kunden gewinnen oder innovative Verfahren wie z. B. Mass Customization von Schuhen kosteng\u00fcnstiger anbieten.<\/strong><\/p>\n

Q8: Was war die \u201eeigentliche“ Arbeit in dem Projekt? ML\/AI und Tools schenkt uns Apple (MLKit), inkl. den \u201eModell-Trainingstools“. Marketing\/UI\/UX?<\/p>\n

A8: Bei uns war die Aufgabenstellung eine gro\u00dfe Herausforderung, sie pr\u00e4zise zu formulieren und daraus die Anforderungen an das Design, die Daten f\u00fcr das Modelltraining etc. abzuleiten, waren essentiell. Der Rest war Handwerk.<\/strong><\/p>\n

Q9: Was ist der Output des Scanvorgangs? Ein Vektor, oder nur die L\u00e4nge des Fu\u00dfes?<\/p>\n

A9: Der Digital Twin in 3D \/ PointCloud. Ein 1:1-Abbild des Fu\u00dfes. Das STL-File kann man in 3D drucken.<\/strong><\/p>\n

Q10: Woher kommen die Daten zu den Schuhinnenma\u00dfen?<\/p>\n

A10: spotsize ist eine Plattform f\u00fcr Gr\u00f6\u00dfenempfehlungen in der Cloud als SaaS.<\/strong><\/p>\n

Wir haben ein B2B-Modell und ein B2C-Modell. Bei dem B2B-Modell kommen die Daten von den Herstellen. Bei dem B2C-Modell bedienen wir uns den Standard-Gr\u00f6\u00dfendaten, die pro Marke hinl\u00e4nglich verf\u00fcgbar sind. Marken, die letzteres nicht verf\u00fcgbar machen, werden nicht von der spotsize App unterst\u00fctzt.<\/strong><\/p>\n

Q11: Was gibt das Modell genau zur\u00fcck? Ist das der Fu\u00df in 3D oder die Schuhgr\u00f6\u00dfe?<\/p>\n

A11: spotsize vermisst den Fu\u00df in 3D und ermittelt je nach Schuhmarke die richtige Schuhgr\u00f6sse anhand von L\u00e4nge und Breite.<\/strong><\/p>\n

Q12: Frage zur Gr\u00f6\u00dfe: Eine 39 bei adidas ist nicht zwangsl\u00e4ufig eine 39 bei Nike. Wie wird dieses Problem gel\u00f6st?<\/p>\n

A12: Genau dieses Problem adressieren wir mit spotsize. <\/strong><\/p>\n

Wir arbeiten entweder direkt mit der Schuhmarke\/-hersteller zusammen (B2B) und\/oder bieten als B2C App die Standardgr\u00f6\u00dfen der verschiedenen Marken wie z. B. Adidas, Nike, Puma, Under Armour, NB, … in EU\/UK und US-Gr\u00f6\u00dfe. an.<\/strong><\/p>\n

Q13: Gibt es bereits Feedback von Nutzer:innen? Was sagen die, wenn sie die Schuhe dann anprobieren?<\/p>\n

A13: Tests mit unseren ersten Pilotkunden und Inhouse-Proben zeigen bisher sehr gute Ergebnisse an. spotsize ist pr\u00e4destiniert f\u00fcr Massenartikelhersteller im Konfektionsschuh-Bereich, die im E-Commerce ihre Ware anbieten.<\/strong><\/p>\n

Q14: Ist ein Tiefensensor zur Messung erforderlich? Wenn nein, wie wird bei einer normalen Kamera die Bezugsgr\u00f6\u00dfe ermittelt?<\/p>\n

A14: Wir benutzen nur Tiefen-, Lidar-, und -ToF-Sensoren, daher ben\u00f6tigen wir keine Referenzgr\u00f6\u00dfe.<\/strong><\/p>\n

Q15: Wie lange hat die Entwicklung zum MVP gedauert? Wie gro\u00df war euer Team?<\/p>\n

A15: Ca. 6 Monate der Gesamt-Entwicklungszeit haben wir in einem sehr agilen Modus entwickelt, getestet und verworfen; neu gedacht, entwickelt, getestet, f\u00fcr gut befunden etc.<\/strong><\/p>\n

Q16: Wie viele Daten sind notwendig um das Modell zu trainieren?<\/p>\n

A16: Eigentlich sind sehr viele Daten notwendig. Wir haben echte Daten genutzt, also keine k\u00fcnstlichen oder Daten aus dem Internet. Das hat bereits zu sehr guten ersten Ergebnissen gef\u00fchrt. Wir konnten die erforderlichen Trainings- und Validierungsdaten immens reduzieren, indem wir uns eines Tricks \/ einer genialen Idee bedient haben, sodass wir mit relativ wenig Daten unser Ziel erreichen konnten. Dies wollen wir hier nicht offenlegen und bitten um euer Verst\u00e4ndnis.<\/strong><\/p>\n

G17: M\u00fcssen die Schuhmodelle separat vermessen werden (z. B. Breite des Schuhs f\u00fcr bestimmte Gr\u00f6\u00dfe) oder stellen die Hersteller die notwendigen Daten zur Verf\u00fcgung ?<\/p>\n

A17: Die Hersteller stellen die Ma\u00dfe f\u00fcr die spotsize-Nutzung im B2B zur Verf\u00fcgung bzw. wir bedienen uns ihrer Konfektionsdaten, die frei verf\u00fcgbar sind (B2C). Nat\u00fcrlich k\u00f6nnen wir im B2C-Bereich nicht alle Marken unterst\u00fctzen, da dies nur bei hinl\u00e4nglich frei zug\u00e4nglichen und verf\u00fcgbaren Daten m\u00f6glich ist.<\/strong><\/p>\n

Q18: Wie stark ist die App von der Plattform abh\u00e4ngig? Ist sie ohne weiteres auf Android portierbar?<\/p>\n

A18: Im Wesentlichen ist der Scanvorgang hardwareabh\u00e4ngig, d. h. die Datenaufnahme muss im Frontend (UI\/UX) and die Hardware angepasst bzw. portiert werden.<\/strong><\/p>\n

Q19: Wird neue Hardware wie das Lidar des iPhone 12 Pro die Performance der 3D-Scans ma\u00dfgeblich verbessern?<\/p>\n

A19: Den Lidar-Sensor im iPhone 12 wollen wir in Q3 2021 bereits unterst\u00fctzen. Er verbessert die UX f\u00fcr die User. Ansonsten h\u00e4ngt es davon ab, wie leistungsstark der Sensor ist. Erste Test stimmen uns positiv, dass spotsize mit dem iPhone 12 und dem neuen Lidar-Sensor noch viel mehr Spa\u00df macht.<\/strong><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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