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Twitter训练神经网络裁剪照片,照片有喵星人也不用怕了

更新时间  2021-02-21 01:23 阅读
本文摘要:(公众号: ) 1月26日,据外部媒体The Verge报道,Twitter昨天在神经网络上自动裁剪图像,分解预览缩略图,用于预览用户最感兴趣的部分。图/The Verge表示,该公司还在研究该工具,机器学习研究员Lucas Theis和机器学习负责人汪泽涵(Zehan Wang )在博客上详细阐述了这一方法。 汪泽涵了解到此前是伦敦机器学习和视觉处置技术开发者Magic Pony Technology (MPT )的领导。

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(公众号: ) 1月26日,据外部媒体The Verge报道,Twitter昨天在神经网络上自动裁剪图像,分解预览缩略图,用于预览用户最感兴趣的部分。图/The Verge表示,该公司还在研究该工具,机器学习研究员Lucas Theis和机器学习负责人汪泽涵(Zehan Wang )在博客上详细阐述了这一方法。

汪泽涵了解到此前是伦敦机器学习和视觉处置技术开发者Magic Pony Technology (MPT )的领导。2016年6月,Twitter花费了大量的费用来提高MPT的收益,之后王泽汉也再次加入了Twitter的机器学习负责人。根据Theis和王泽含说,最初是用面部识别技术修剪面部图像,但后来发现的技术不限于风景图像,特别是照片中有猫的情况下,Twitter始终没有显示图像的中心,所以预览图中经常出现的可能是星人的脖子。他们已经明确提出的解决方案是“为了显著性裁剪”(这里的“显著性”是代表图像中最有趣的区域——无论是脸还是其他的)。

研究表明,在一张照片中,脸、文字、动物、颜色对比度最低的区域最引人注目。为了定义这个,他们将学术研究的数据应用于眼球追踪,记录了人们最初看到的图像区域。Theis和汪泽涵在博客上写道:“这些数据可以用来训练神经网络和其他算法,预测人们想看到的部分和内容。” 图/The Verge在这项技术下,他们研究的这个神经网络可以在短时间内找到照片中最有趣的部分,用户在上传照片时可以找到延迟。

当然,这个过程对神经网络的优化至关重要。另外,软件工程师可以使用名为“科学知识提取(knowledge distillation )”的技术训练算法,对照片中最清晰的部分进行缓慢的估计。微调像素级别的预测可能需要很长时间,但Twitter的神经网络获取更慢、更近的版本,使用户能够按时预览照片。

对他们来说,最幸运的是,——照片预览所需的裁剪非常明确,只要将图像增加到最有趣的区域的三分之一,最终就能得到比原来慢10倍的速度的神经网络。该功能现在正面发布给所有Twitter用户(包括PC、iOS和Android用户),目的是替代以前僵硬的预览缩略图。

所以,下次在推特上预览照片邀请页面时,你会忘记感谢神经网络的魔力。


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