纽约SAKS第五大道:百年百货传奇与创新历程

版权申诉
0 下载量 196 浏览量 更新于2024-07-05 收藏 3MB PDF 举报
美国纽约SAKS第五大道百货连锁经营研究深入探讨了这家世界知名零售商的起源、发展和成功历程。创立于1900年,由HORACE SAKS和BERNARD CIMBEL两位创业者联手创建,SAKS的愿景是打造一家体现优雅生活方式的个性化专业百货店。1924年,SAKS在纽约第五大道开设了其旗舰店,以销售顶级男女服饰和珠宝以及优质的客户服务闻名。 亚当·金贝尔,班纳德的表弟,凭借卓越的领导才能和创新精神,在1926年接掌公司,引领SAKS走向辉煌。他在1925年巴黎博览会上展示了旗舰店的艺术化装修风格,引入了众多高端品牌,巩固了SAKS作为时尚奢侈品的领导者地位。在此期间,SAKS不仅在美国扩张,还在全球范围内开设分店,提升了品牌形象。 1972年至1989年间,SAKS进一步扩大规模,新开了20家分店,其中既有改造的老店,也有全新的零售点。1978年对纽约旗舰店进行大规模改造,增设自动扶梯,并与瑞士银行合作建造了一座办公零售综合大厦,极大地推动了公司在纽约的零售业务增长。 在公司所有权方面,1973年BAT子公司BATUS收购了GIMBEL BROS,进而对SAKS产生了影响。1990年,S.A.投资公司和国际投资者联手,对BATUS进行了收购,开启了SAKS新篇章。这一时期,SAKS第五大道进入了快速发展阶段,以马丁内斯为首的管理层助力公司实现了显著的增长。 SAKS第五大道百货以其独特的定位、卓越的管理及持续的创新,成为全球零售业的典范,展示了如何通过优质服务、精准品牌选择和持续的扩张战略在激烈的市场竞争中脱颖而出。
2024-09-05 上传
目标检测(Object Detection)是计算机视觉领域的一个核心问题,其主要任务是找出图像中所有感兴趣的目标(物体),并确定它们的类别和位置。以下是对目标检测的详细阐述: 一、基本概念 目标检测的任务是解决“在哪里?是什么?”的问题,即定位出图像中目标的位置并识别出目标的类别。由于各类物体具有不同的外观、形状和姿态,加上成像时光照、遮挡等因素的干扰,目标检测一直是计算机视觉领域最具挑战性的任务之一。 二、核心问题 目标检测涉及以下几个核心问题: 分类问题:判断图像中的目标属于哪个类别。 定位问题:确定目标在图像中的具体位置。 大小问题:目标可能具有不同的大小。 形状问题:目标可能具有不同的形状。 三、算法分类 基于深度学习的目标检测算法主要分为两大类: Two-stage算法:先进行区域生成(Region Proposal),生成有可能包含待检物体的预选框(Region Proposal),再通过卷积神经网络进行样本分类。常见的Two-stage算法包括R-CNN、Fast R-CNN、Faster R-CNN等。 One-stage算法:不用生成区域提议,直接在网络中提取特征来预测物体分类和位置。常见的One-stage算法包括YOLO系列(YOLOv1、YOLOv2、YOLOv3、YOLOv4、YOLOv5等)、SSD和RetinaNet等。 四、算法原理 以YOLO系列为例,YOLO将目标检测视为回归问题,将输入图像一次性划分为多个区域,直接在输出层预测边界框和类别概率。YOLO采用卷积网络来提取特征,使用全连接层来得到预测值。其网络结构通常包含多个卷积层和全连接层,通过卷积层提取图像特征,通过全连接层输出预测结果。 五、应用领域 目标检测技术已经广泛应用于各个领域,为人们的生活带来了极大的便利。以下是一些主要的应用领域: 安全监控:在商场、银行