Yahoo!ショッピング類似画像検索の取り組み #yjbonfire

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November 05, 19

スライド概要

bonfire data&science #1 イベントで,ヤフーの類似画像検索について紹介した。システム設計の内容から実サービスに反映させる際の技術や学びまで、幅広く触れられている。

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各ページのテキスト
1.

公開 Yahoo!ショッピング 類似画像検索の取り組み 2019年10月28日 ヤフー株式会社 佐藤純一 Copyright 2019 Yahoo Japan Corporation. All Rights Reserved.

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自己紹介 • ヤフー株式会社 ショッピング統括本部 プロダクション2本部 検索技術部 佐藤純一 • 2017新卒 (3年目) 2 Copyright 2019 Yahoo Japan Corporation. All Rights Reserved. 公開

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ヤフーでの仕事 • 商品検索APIの開発 • 検索エンジンの保守、運用自動化 • 類似画像検索システムの開発 3 Copyright 2019 Yahoo Japan Corporation. All Rights Reserved. 公開

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類似画像検索の取り組み (業務外) • 今回説明するシステムとほぼ同じ仕組みで作成 • • 画像をベクトル化する際の機械学習モデルが異なる 社内ハッカソン (HackDay) で 旅行の類似画像検索システム 「ウユニ塩湖に行きたいんやが」を開発 ResNet-152 + カラーヒストグラム 社外で同じ仕組みのサービスを作成中 • 顔画像検索 似た有名人の顔画像を検索 FaceNetを利用 写真: アフロ 4 Copyright 2019 Yahoo Japan Corporation. All Rights Reserved. 公開

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ヤフーショッピングとは • オンラインショッピングモール • 約3億の商品が存在 5 Copyright 2019 Yahoo Japan Corporation. All Rights Reserved. 公開

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ヤフーショッピング検索の課題 • 約3億の商品から欲しいものを見つけるのは 至難 • ファッション商品はビジュアルが重要 • ビジュアルは自然言語で表現しにくい => 画像による検索で解決 類似画像検索 6 Copyright 2019 Yahoo Japan Corporation. All Rights Reserved. 公開

7.

Yahoo!ショッピング (iOS) • • • • 7 iOSアプリ 7月リリース 商品詳細ページから 虫眼鏡アイコンを押す → 似た商品 現在はファッションの 一部商品に限定 Copyright 2019 Yahoo Japan Corporation. All Rights Reserved. 公開

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Yahoo!ブラウザ (Android) • • • • 8 Androidアプリ 6月末リリース カメラで撮った 画像から似た商品を探す バックエンドは Yahoo!ショッピング アプリと同じ Copyright 2019 Yahoo Japan Corporation. All Rights Reserved. 公開

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スケジュール 2019年10月 2019年12月 2019年3月 2019年4月 2019年7月 2019年9月 2019年10月 9 プロジェクトスタート 開発開始 BEのシステムが完成 アプリ開発、運用改善 リリース GPUサーバー増設 Vald移行 Copyright 2019 Yahoo Japan Corporation. All Rights Reserved. 公開

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担当領域 • Yahoo!ショッピング • バックエンド (発表者: 佐藤) • iOSアプリ • Yahoo!検索 (Yahoo!ブラウザー) • Yahoo! JAPAN研究所 • NGT (次の発表者: 岩崎) • テックラボ • 物体検出・特徴抽出のモデル開発 10 Copyright 2019 Yahoo Japan Corporation. All Rights Reserved. 公開

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類似画像検索システム概要 11 Copyright 2019 Yahoo Japan Corporation. All Rights Reserved. 公開

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公開 ① 物体検出 • • • 背景画像のノイズを除去し、 検索精度を向上 トップス ファッションの物体の 矩形領域とカテゴリを推定 画像に複数の物体が存在するため、 ボトムス 物体検出は重要 靴 写真: アフロ 12 Copyright 2019 Yahoo Japan Corporation. All Rights Reserved.

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② 特徴抽出 • • 物体検出後の画像から特徴ベクトルを作成する 現在は以下の組み合わせ • 低次特徴量 (商品の色などの情報) • カテゴリ特徴量 (商品のカテゴリ) vector: [ -0.08681105, -0.01660820, -0.00286146, -0.00457980, 0.00345631, ... ] 写真: アフロ 13 Copyright 2019 Yahoo Japan Corporation. All Rights Reserved. 公開

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③ NGTへのインデックス • 1000万件を超える商品数を格納 • 高速な検索を可能にするため、 NGTのインデックスを作成 vector: [ -0.08681105, -0.01660820, -0.00286146, -0.00457980, 0.00345631, ... ] NGT https://github.com/yahoojapan/NGT 14 Copyright 2019 Yahoo Japan Corporation. All Rights Reserved. 公開

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④ NGTを利用した検索 • 画像からベクトルを作成、NGTで検索を行う ベクトル 画像 NGT アプリ 15 検索結果 API Copyright 距離の近い 上位n件 2019 Yahoo Japan Corporation. All Rights Reserved. 公開

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ベクトル化・インデックス更新 Kafka 商品情報 商品情報取得 画像 16 Copyright 物体検出・ベクトル化 (GPUマシン) 2019 Yahoo Japan Corporation. All Rights Reserved. 公開

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NGTインデックス作成 NGT Kafka NGTインデックス作成 毎時アップロード 17 Copyright 2019 Yahoo Japan Corporation. All Rights Reserved. クラウドストレージ (s3互換) 公開

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Kafkaに格納する理由 • 複数の種類のインデックスを作りたい • • • パラメータや条件を変える Consumer Groupを分けて並列化 Offsetを戻して、インデックスを作り直せる Kafka 18 公開 Copyright A Group Aのインデックス B Group Bのインデックス 2019 Yahoo Japan Corporation. All Rights Reserved.

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クラウドストレージに保存する理由 • • インデックスを最初から作り直すのは時間がかかる 万が一壊れてもすぐに復旧できるように 過去のインデックスをクラウドストレージに保存 クラウドストレージ 19 Copyright Tag: A A-2019-10-15-12.gz Tag: A A-2019-10-15-13.gz Tag: B B-2019-10-15-12.gz 2019 Yahoo Japan Corporation. All Rights Reserved. 公開

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差分更新の仕組み • 商品情報が変わっても、 必ずしも画像が変わるわけではない • ベクトル化は重い • 画像が更新された時のみ再インデックス • 商品情報、在庫の更新はDBのみ更新 20 Copyright 2019 Yahoo Japan Corporation. All Rights Reserved. 公開

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公開 差分更新システム • • 差分更新時に商品情報を更新 物体検出結果、カテゴリなどをDBに更新 画像更新 があるとき Kafka 物体検出・ベクトル化 商品情報取得 商品情報 のみ更新 21 DB Copyright 検出領域 検出カテゴリ など 2019 Yahoo Japan Corporation. All Rights Reserved. NGT

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NGT API • • NGT (ngtpy)を利用したREST API 商品IDをキーとした検索機能を作りたい • • • 22 NGTは文字列をキーにデータ登録できない => 商品IDとObject IDの対応表を ローカルDB(LevelDB)に保存 ローカルDBとNGTのインデックスをまとめて管理 インデックスの種類の指定やバージョン管理が可能 Copyright 2019 Yahoo Japan Corporation. All Rights Reserved. 公開

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インデックス自動更新 • • クラウドストレージから NGTのAPIサーバにインデックスをダウンロード 毎時のダウンロードをトリガーにしてインデックスを再ロード (uWSGIのGraceful reloadを利用) クラウドストレージ (s3互換) 23 Copyright NGT API 毎時ダウンロード 2019 Yahoo Japan Corporation. All Rights Reserved. 公開

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異なる種類のインデックス管理 • メンズ、レディースの商品はインデックスを分けている (絞り込みの検索を実現するため) 異なる種類のインデックスの管理のため「タグ」をつける • • • 公開 異なるパラメータで作ったインデックスの比較検証にも役立つ 設定ファイルで指定したタグのインデックスを自動ダウンロード NGT index クラウドストレージ (s3互換) 24 mens NGT API (Tag:mens) ladies NGT API (Tag:ladies) Copyright 2019 Yahoo Japan Corporation. All Rights Reserved. 類似画像検索API

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インデックスのバージョン管理 • • インデックスのバージョンを指定して、リカバリー可能 開発機で本番のインデックスを利用して検証することも可能 Tag: A A-2019-10-15-12.gz Tag: A A-2019-10-15-13.gz Tag: A 25 13時のインデックス を指定 A-2019-10-15-14.gz Copyright 2019 Yahoo Japan Corporation. All Rights Reserved. NGT API 公開

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類似画像検索API • 物体検出、画像検索、ベクトル化 のエンドポイントを提供 • iOSアプリ、Y!ブラウザからリクエスト • API層の後段処理 • 商品の削除、在庫の有無をすぐに反映 • 同一画像の除去、まとめ上げ 26 Copyright 2019 Yahoo Japan Corporation. All Rights Reserved. 公開

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公開 類似画像検索API • NGTサーバ、各種GPUサーバ、データベースに対してリクエスト 物体検出API 特徴抽出API NGT API アプリ 27 類似画像検索API PCF (PaaS) Copyright 2019 Yahoo Japan Corporation. All Rights Reserved. MySQL

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物体検出API、特徴抽出API • GPUマシン上にAPIを構築 • 社内提供のAPIを運用 • 物体検出API • Nginx + uWSGI + Falcon + Chainer • 特徴抽出 • Tensorflow Serving 28 Copyright 2019 Yahoo Japan Corporation. All Rights Reserved. 公開

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利用した技術 役割 言語、フレームワーク 類似画像検索API Java (Spring Boot) NGT API Python (ngtpy, Falcon) ベクトル化サーバ Python (Falcon) 各種バッチ、デーモン (Index作成、更新等) Python 29 運用自動化 Python (Fabric) 構成管理 Chef 可視化 Grafana + Prometheus Copyright 2019 Yahoo Japan Corporation. All Rights Reserved. 公開

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開発を通しての学び • 小さな変更を積み重ねて作る • PR作ったら即リリース、1日に何度もリリース • 自動デプロイ、自動テスト • 30 検索精度の確認ツールを作る • 定量評価が良いからと言って、必ず定性の評価が良いわけではない • パラメータの選択、デバッグ作業に役立つ • 壊れても復旧可能な仕組みを作る → Kafkaでベクトルデータを保存, インデックスのバージョン管理 • 監視、可視化する → Grafanaで常にモニタリングし、動作を可視化 Copyright 2019 Yahoo Japan Corporation. All Rights Reserved. 公開

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Grafana ダッシュボード 31 • APIのリクエスト、エラーレート • ベクトル化、インデックス作成処理速度を可視化 Copyright 2019 Yahoo Japan Corporation. All Rights Reserved. 公開

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今後の方針 • 対象商品の拡大(インテリアなど) • 物体検出、特徴抽出モデルの性能改善 • Yahoo!ショッピングアプリで 物体を選択して類似画像検索可能に • NGTの検索システムをValdに移行 32 Copyright 2019 Yahoo Japan Corporation. All Rights Reserved. 公開

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現状のNGT APIの課題 33 • 現在はNGT (ngtpy)を利用し、APIを作成 • インデックスの自動更新、バージョン管理、タグ管理機能などを実装 インデックス同期の排他制御などに気をつける必要がある • インデックスが巨大化した場合のシャーディングや レプリケーションなど自前で実装しなくてはならない • 運用・開発コストが大きい • NGTの使い方をよく理解している必要がある Copyright 2019 Yahoo Japan Corporation. All Rights Reserved. 公開

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Vald • • • • ベクトルの最近傍探索エンジン (OSS, Apache-2.0) 次期ショッピングの類似画像検索バックエンド (11月中に置き換え予定) Kubernetes上で動作 容易にスケール、運用コストが低減 ベクトルの分散検索、分散インデクシング、 リカバリ、リランクなどの機能が提供される https://github.com/vdaas/vald 34 Copyright 2019 Yahoo Japan Corporation. All Rights Reserved. 公開