Un reto singular de Computer Vision para detectar SKU (bebidas) en lineales de supermercados. Comenzó con un MVP y llevó a la construcción y evolución continua de un modelo de detección poniendo a prueba el estado del arte en Computer Vision

- Evolución del modelo en función de las nuevas arquitecturas de Deep Learing disponibles (YoLo, F-RCNN, EfficientDet)

- Empezamos con una PoC y se consigue un producto de software maduro que conforme avanza la plataforma GCP (CMLE, AI Platform, Vertex AI) y el hardware disponible (de GPU a TPU) evoluciona cuando exprimimos al máximo las nuevas capacidades

- Aplicar Transfer Learning a EfficientDet mediante entrenamiento continuo para detectar más de 400 tipos de bebidas, con capacidad de responder a grandes cambios en los las imágenes (campañas, cambios packaging, etc.).

- Adicionalmente, logramos hacer la inferencia en CPU ahorrando costes