Twitter:用于神经网络自动解预览缩略图用户可预览最感|极速百家乐

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本文摘要:(公共编号:)1月26日消息,据外部媒体报道,TheVerge报道,Twitter昨天发表了博客的消息,用于神经网络自动解预览缩略图,用户可以预览最感兴趣的部分。经过Theis和王泽涵的说明,最初只用脸部识别技术切断脸部图像,但后来发现这个技术不仅仅是风景图像,特别是在图像中有猫的时候,Twitter总是不表示图像中心,所以经常出现在预览图像中心的可能性很高。

(公共编号:)1月26日消息,据外部媒体报道,TheVerge报道,Twitter昨天发表了博客的消息,用于神经网络自动解预览缩略图,用户可以预览最感兴趣的部分。据图/TheVerge介绍,该公司仍在研究该工具,机械学习研究员Lucas的Theis和机械学习负责人王泽涵在博客中详细说明了该方法。

王泽涵是伦敦机械学习和视觉处理技术开发者MagicPonyTechnology(MPT)的领导创始人。2016年6月,Twitter花费巨额资金获得MPT收益,之后王泽汉也再次加入Twitter,成为机械学习主管。经过Theis和王泽涵的说明,最初只用脸部识别技术切断脸部图像,但后来发现这个技术不仅仅是风景图像,特别是在图像中有猫的时候,Twitter总是不表示图像中心,所以经常出现在预览图像中心的可能性很高。已经,他们明确提出的解决办法是用于显着裁剪(这里的显着性表示照片中最有趣的地区和其他东西)。

研究指出,在一张照片中,人们往往最关注面部、文字、动物和颜色对比度最低的地区。为了定义这一点,他们将学术研究中的数据应用于眼球跟踪,记录人们首先看到的图像区域。Theis和王泽涵在博客上写道:这些数据可以用来训练神经网络和其他算法,以预测人们可能想看到的部分或内容。图/TheVerge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,用户上传照片时也会找到延迟。

当然,这个过程离不开神经网络的优化。此外,软件技术人员还使用科学知识提取(knowledgetdistilation)这种技术来训练算法,可以慢慢估计照片中最明显的部分。微调的像素级预测可能需要很长时间,但Twitter的神经网络可以得到慢而接近的版本,用户可以按时预览照片。

对他们来说,最幸运的是-图片预览所需的裁剪非常清晰,只需要将图片增加到最有趣的区域的三分之一,最后的结果就是获得速度比原来慢10倍的神经网络。该功能目前正面向所有Twitter的用户(包括PC、iOS和Android用户)上市,其目的是取代僵硬的预览缩略图。因此,下次在推特上看照片预览,邀请页面时,忘记感谢神经网络的魔力。


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