Die Produktsuche befindet sich im Wartungsmodus. Für eine bessere Skalierbarkeit und dieselben Funktionen wie bei der Produktsuche können Sie das Vision Warehouse verwenden.
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Auf dieser Seite werden Schritte zur Fehlerbehebung beschrieben, die bei Problemen mit der Vision API-Produktsuche hilfreich sein können.
Suchergebnisse
Wie viele Ergebnisse gibt es maximal?
Die maximale Anzahl der zurückgegebenen Ergebnisse variiert je nach Abfrage aufgrund von Implementierungsdetails. Die garantierte maximale Anzahl der zurückgegebenen Ergebnisse beträgt 500. Wenn mehr angefordert werden, wird die angeforderte Anzahl möglicherweise nicht erreicht.
Kann ich einen Punktzahl-Schwellenwert für Ergebnisse festlegen?
Die Punktzahlen der Suchergebnisse sind nicht kalibriert. Dies bedeutet, dass die Ergebnispunktzahlen für eine bestimmte Suchanfrage vergleichbar sind (so werden die Ergebnisse sortiert). Die Ergebnispunktzahlen für Abfrage A und Abfrage B sind jedoch nicht unbedingt vergleichbar. Dies bedeutet, dass es für einen bestimmten Anwendungsfall keinen festgelegten Schwellenwert gibt.
Es ist möglich, einen Schwellenwert festzulegen, der auf Ihren eigenen Tests basiert. Wenn Sie einen Schwellenwert festlegen möchten, sollten Sie ihn für jedes Elementlabel festlegen. Das bedeutet, dass Sie für jedes Label einen Schwellenwert für die Ergebnispunktzahl von „Schuhe“ unabhängig von „Taschen“ usw. festlegen sollten.
Gibt es eine Möglichkeit herauszufinden, warum ein bestimmtes Ergebnis höher eingestuft wurde als ein anderes?
Derzeit unterstützt die Vision API-Produktsuche keine Features, die erklären, warum ein bestimmtes Ergebnis zurückgegeben wurde.
Was ist der Unterschied zwischen der Verwendung von productGroupedResults und der Verwendung des Vision API-Features „Objektlokalisierer“?
Die productGroupedResults-Antwort gibt eine Liste der erkannten Elemente, deren vorhergesagtes Label und vorhergesagte Punktzahl, ihre Begrenzungsfelder und eine Rangliste der Produktsuchergebnisse für jedes Element zurück. Diese Antwort entspricht dem Senden des Anfragebilds an das Vision API-Feature „Objektlokalisierer“ und dem anschließenden Senden des Bilds zusammen mit jedem (für die relevanten Labels gefilterten) Produktelement-Begrenzungsrahmen an die Vision API-Produktsuche.
Ein Vorteil von productGroupedResults ist, dass es schneller und direkter ist, da nur ein einziger API-Aufruf gesendet wird. Wenn es jedoch eine benutzerdefinierte Anwendungslogik gibt, die zwischen der Objekterkennung und der Suchanfrage implementiert werden muss, ist eine zweistufige Methode ein guter Ansatz. Ein Beispiel für einen solchen Fall wäre das Hinzufügen von Filtern für die Vision API-Produktsuche anhand des Objektlabels.
Wenn ich den Ort eines Produkts in einem Bild kenne, sollte ich das Bild zuschneiden, bevor ich die API danach abfrage?
Das kann der Fall sein, wenn ein Nutzer zum Beispiel einen Begrenzungsrahmen um das zu suchende Objekt zeichnen darf. Grundsätzlich sollten Sie das Bild nicht zuschneiden, bevor Sie es an die API senden. Der Grund dafür ist, dass unsere API sowohl den Abfragebegrenzungsrahmen verwendet, um zielgerichtete Ergebnisse zurückzugeben, als auch den gesamten Bildkontext, was häufig zu einer Verbesserung der Ergebnisse führt.
Referenzbilder
Was sind gute Referenzbilder von Produkten?
Gute Referenzbilder zeigen das Produkt deutlich und enthalten keine anderen Objekte. Ein typisches Beispiel für gute Referenzbilder sind „Packshot“-Bilder. Diese Bilder werden häufig verwendet, um dem Nutzer ein Produkt auf der Produktseite oder in der Werbung zu zeigen, und zwar normalerweise vor einem weißen Hintergrund. Auch Bilder des Produkts in anderen Umgebungen eignen sich gut als Referenzbilder, vorausgesetzt, es sind keine anderen Produkte im Bild. Sie sollten alle Ihnen zur Verfügung stehenden Bilder als Referenzbilder verwenden, die diesen Kriterien entsprechen.
Was ist die ideale Bildgröße für Referenzbilder und Bilder, die Sie für die Suche nach Produkten verwenden?
Ein ideales Bild zeigt hauptsächlich das Produkt, und das Produkt füllt den größten Teil des Bildes aus. Bilder, die nur eine kleine oder unklare Darstellung des Produkts enthalten, führen zu weniger wünschenswerten Ergebnissen. Folglich ist die sichtbare Größe des Produkts im Bild wichtiger als die spezifische Größe des Bildes. Als allgemeine Empfehlung sollten Sie jedoch Bilder mit 600 Pixeln oder mehr an der längsten Seite für Referenz- und Suchbilder verwenden.
Was ist die optimale Anzahl an Referenzbildern für ein bestimmtes Produkt?
Die Vision API-Produktsuche funktioniert auch mit nur einem Referenzbild von einem Produkt.
In der Regel liefern drei bis acht Bilder die erforderlichen Informationen, um korrekte Ergebnisse aus der Vision API-Produktsuche zu erhalten, insbesondere wenn diese Bilder sich etwas voneinander unterscheiden. Zu solchen Unterschieden gehören unterschiedliche Ausrichtungen des Produkts, unterschiedliche Beleuchtung oder ein anderer Hintergrund.
Zusätzliche Referenzbilder können zum Index hinzugefügt werden und sollten die Genauigkeit im Allgemeinen nicht verringern.
Wie erhalte ich mehr Referenzbilder von meinen Produkten?
Die beste Möglichkeit, die Genauigkeit der Vision API-Produktsuche zu verbessern, besteht darin, weitere gute Referenzbilder von Produkten hinzuzufügen. Wenn Sie bereits einen repräsentativen Satz von Produktbildern hochgeladen haben und die Genauigkeit für einige Produkte noch weiter erhöhen möchten, können Sie andere vorhandene Bilder verwenden oder mehr Bilder von diesen Produkten sammeln.
Wenn Sie andere vorhandene Bilder verwenden möchten, achten Sie darauf, dass das Produkt deutlich zu sehen ist und keine anderen Objekte davon ablenken. Angenommen, Sie haben Fotos von einem Model, das ein bestimmtes Shirt zusammen mit einer Hose trägt. Dieses Bild allein wäre kein gutes Referenzbild für das Shirt als Produkt. Wenn Sie jedoch einen Begrenzungsrahmen um das Hemd herum bereitstellen oder das Bild zuschneiden, sodass es nur das Shirt zeigt, wäre dies ein gutes Referenzbild. Sie können durch die Vision API-Funktion Objektlokalisierer Rahmen vorschlagen lassen. Diese Methode kann neben oder anstelle von vom Menschen bereitgestellten Begrenzungsrahmenannotationen verwendet werden.
Würde es die Genauigkeit der API steigern, wenn ich Datenerweiterungen zu meinem Produktset hinzufügte?
Die Idee, erweiterte Versionen vorhandener Referenzbilder hinzuzunehmen (z. B. Links-Rechts-Wechsel, wackelnder Kontrast usw.), ist zwar vernünftig, doch dies erhöht in der Regel nicht die Genauigkeit.
Datenverwaltung
Welche Methode wird empfohlen, um eine Produktgruppe in der Produktion zu aktualisieren?
Aktualisieren Sie eine Produktgruppe mit neuen Produkten, wenn sich das Inventar ändert. Bei kleinen Änderungen können Sie Produkte nach Bedarf hinzufügen oder löschen. Wenn sich das Inventar bzw. die Referenzbilder deutlich verändert haben, können Sie eine neue Produktgruppe mit den Änderungen erstellen und die Suchqualität testen, bevor Sie vollständig auf die neue Gruppe umstellen.
In beiden Fällen sollten Sie im Blick behalten, welche Produkte und Bilder in der Produktgruppe enthalten sind. Speichern Sie dafür die Batch-Import-CSV-Datei, damit eine einfache Wiederverwendung bzw. ein einfacher Rollback möglich ist.
[[["Leicht verständlich","easyToUnderstand","thumb-up"],["Mein Problem wurde gelöst","solvedMyProblem","thumb-up"],["Sonstiges","otherUp","thumb-up"]],[["Schwer verständlich","hardToUnderstand","thumb-down"],["Informationen oder Beispielcode falsch","incorrectInformationOrSampleCode","thumb-down"],["Benötigte Informationen/Beispiele nicht gefunden","missingTheInformationSamplesINeed","thumb-down"],["Problem mit der Übersetzung","translationIssue","thumb-down"],["Sonstiges","otherDown","thumb-down"]],["Zuletzt aktualisiert: 2025-08-19 (UTC)."],[],[],null,["# General tips\n\nThis page describes troubleshooting steps that you might find helpful if you\nrun into problems using Vision API Product Search. \n\n### Search results\n\n#### What is the maximum number of results returned?\n\nThe maximum number of results returned will vary from query to query due to implementation\ndetails. The maximum guaranteed amount of results returned is 500. If more are requested,\nthe requested number may not be met.\n\n#### Can I set a score threshold for results?\n\nThe search result scores are not calibrated. This means that the result scores for a given\nquery will be comparable (this is how results are ranked). However, the result scores for\nquery A and query B are *not necessarily* comparable. This means there is no one fixed\nthreshold suitable for a given use case.\n\nIt is possible to set a threshold based on your own experiments. If you want to set a\nthreshold, you should set this threshold on a per item label basis. This means that\nyou should set a results score threshold for \"Shoes\" independently of \"Bags\", etc.\nfor each label.\n\n#### Is there a way to know why a particular result was ranked higher than another?\n\nCurrently the Vision API Product Search does not support any features that explain\nwhy a particular result was returned.\n\n#### What is the difference between using `productGroupedResults` and using\nthe Object Localizer feature of the Vision API?\n\nThe `productGroupedResults` response will return a list of detected items,\ntheir predicted label and score, their bounding boxes, and a ranked list of product\nsearch results for each item. This response is equivalent to first sending the query image to\nthe Object Localizer feature of the Vision API and then sending the image along with each\nproduct item bounding box (filtered to the relevant labels) to Vision API Product Search.\n\nOne benefit of using `productGroupedResults` is that it is faster\nand more direct because it only makes a single API call. However, if there is some\ncustom application logic that needs to be implemented between the object detection and\nthe search query then a two step method is a good approach. An example of such a case\nwould be adding Vision API Product Search filters based on object\nlabels.\n\n#### If I know the location of a product in an image should I crop the image before querying\nthe API with it?\n\nThis situation might arise if, for example, a user is allowed to draw a bounding box around\nthe item that they want to search. In general you should not crop the\nimage before sending it to the API. The reason is that our API will use both the query\nbounding box to return targeted results as well as the overall image context, which is\nfrequently helpful for improving the results.\n\n### Reference images\n\n#### What are good product reference images?\n\nGood reference images show the product clearly and do not have any other\nobjects in the image. A typical example of good reference images are\n[\"packshot\"](https://en.wikipedia.org/wiki/Packshot) images. These images are frequently used to show the user\na product on the product page or in advertising, and typically taken in front of a\nwhite background. Images of the product in other environments also make good reference\nimages provided there are not any other products in the image. You should use all such\nimages that are available for reference images.\n\n#### What is the ideal image size for reference images and images you use to search for products?\n\nAn ideal image focuses on the product, and the product fills the majority of the image ; images\ncontaining only a small or unclear representation of a product will produce less desirable\nresults. Consequently, the apparent size of the product in the image matters more than specific\nimage size. However, as a *general* recommendation, use images with 600 pixels\nor more on the largest side for reference and search images.\n\n#### What is the optimal number of reference images for a particular product?\n\nThe Vision API Product Search can work well even with only one reference image of a product.\nTypically 3 to 8 images provide necessary information to get proper results from the\nVision API Product Search,\nespecially if these images have some variations. Such variations include different\norientations of the product, different lighting, or a different background.\nAdditional reference images can be added to the index, and should not generally decrease\naccuracy.\n\n#### How can I get more reference images for my products?\n\nThe best way to improve the accuracy of Vision API Product Search is to add more good\nreference images for products. If you have already uploaded a representative set of product\nimages and you'd still like to increase the\naccuracy for some products you can use other existing images or collect\nmore images for those products.\n\nTo use other existing images make sure they clearly show the product\nand don't have other distracting objects. For example, you might have photos of a\nmodel wearing a particular shirt along with pants. This image *alone* wouldn't be a\ngood reference image for the shirt product. However, if you provide a bounding box\naround the shirt or crop the image to only include the shirt it would be a good reference\nimage. You can use the Vision API's [Object\nLocalizer](/vision/docs/object-localizer) feature to propose\nboxes. This method can be used alongside or instead of human-provided bounding box\nannotations.\n\n#### Would it help the accuracy of the API to add data augmentations to my product set?\n\nThe idea of adding augmented versions of existing reference images\n(for example, left-right flips, jittered contrast, etc.) is sensible, but typically does\nlittle to increase the accuracy.\n\n### Data management\n\n#### What is the recommended way to update a product set in production?\n\nUpdate your product set with new products as your\ninventory changes. If the changes are small you can\nadd or delete products as needed. Alternatively, if there is a significant change in your\ninventory or in your reference images you can create a new product\nset with the changes and test the search quality before fully switching over to the new set.\nIn either case, you should keep track of which products and\nimage are in your product set by saving your batch import CSV file for easy\nreference or rollback."]]
