Produktmatchning EfficientNet vs. ResNet : En jämförelse

Sammanfattning: E-handeln ökar stadigt och mellan åren 2010 och 2014 var det en ökning på antalet konsumenter som handlar online från 28,9% till 34,2%. Otillräcklig information kring en produkts pris tvingar köpare att leta bland flera olika återförsäljare efter det bästa priset. Det finns olika sätt att ta fram informationen som krävs för att kunna jämföra priser. En metod för att kunna jämföra priser är automatiserad produktmatchning. Denna metod använder algoritmer för bildigenkänning där dess syfte är att detektera, lokalisera och känna igen objekt i bilder. Bildigenkänningsalgoritmer har ofta problem med att hitta objekt i bilder på grund av yttre faktorer såsom belysning, synvinklar och om bilden innehåller mycket onödig information. Tidigare har algoritmer såsom ANN (artificial neural network), random forest classifier och support vector machine används men senare undersökningar har visat att CNN (convolutional neural network) är bättre på att hitta viktiga egenskaper hos objekt som gör dem mindre känsliga mot dessa yttre faktorer. Två exempel på alternativa CNN-arkitekturer som vuxit fram är EfficientNet och ResNet som båda har visat bra resultat i tidigare forskning men det finns inte mycket forskning som hjälper en välja vilken CNN-arkitektur som leder till ett så bra resultat som möjligt. Vår frågeställning är därför: Vilken av EfficientNet- och ResNetarkitekturerna ger det högsta resultatet på produktmatchning med utvärderingsmåtten f1-score, precision och recall? Resultatet av studien visar att EfficientNet är den över lag bästa arkitekturen för produktmatchning på studiens datamängd. Resultatet visar också att ResNet var bättre än EfficientNet på att föreslå rätt matchningar av bilderna. De matchningarna ResNet gör stämmer mer än de matchningar EfficientNet föreslår då Resnet fick ett högre recall än vad EfficientNet fick.  EfficientNet uppnår dock en bättre recall som visar att EfficientNet är bättre än ResNet på att hitta fler eller alla korrekta matchningar bland sina potentiella matchningar. Men skillnaden i recall är större mellan modellerna vilket göra att EfficientNet får en högre f1-score och är över lag bättre än ResNet, men vad som är viktigast kan diskuteras. Är det viktigt att de föreslagna matchningarna är korrekta eller att man hittar alla korrekta matchningar. Är det viktigaste att de föreslagna matchningarna är korrekta har ResNet ett övertag men är det viktigare att hitta alla korrekta matchningar har EfficientNet ett övertag. Resultatet beror därför på vad som anses vara viktigast för att avgöra vilken av arkitekturerna som ger bäst resultat.