2018年08月29日，周三晚20:30，美团平台智能技术中心视觉技术负责人魏晓明带来了主题为《如何基于深度学习实现图像的智能审核》的交流。以下是主持人张义整理的问答实录，记录了作者和读者间问答的精彩时刻。
内容提要：
- 美团业务对图片内容审核的要求是怎样的，比如准确率和自动化率？
- 除了辨识明星脸，人脸识别在美团还有哪些应用场景？
- 除了对涉黄信息的鉴别，美团是否有对图片中的暴恐信息，政治敏感内容，广告文字进行甄别，是否采用相同的技术框架？
- 图像识别基于 OpenCV 吗？
- 鉴黄方面，有没有预训练模型可用？数据集的收集和标注，是怎么做的？
- 在电商搜索应用里，美团目前还没有上线“拍图搜物”这个功能。请问有计划上线吗？如果上线，如何对消费者上传的图片进行尽量准确的识别，如何对消费者的搜索意图进行准确的判断并进行结果展示？
- 训练数据以及线上测试数据的样本数量是否有考虑的基准？例如文中提到的训练数据选择25类1.5万，这个数量是怎么考虑的，为何不是更多或者偏少些？
- 对于 AI 算法的稳定性，有些手段只修改某几个关键像素点就能影响最终判别结果，如何防止这种攻击手段？
- 图像审核的本质，是不是就是对图像进行分类（Classification）？
- 难分负例挖掘（抑制人物雕像、画像和动物头像等负例）具体怎么做的？检测中训练样本各类别不均衡怎么处理？
- 为了逃过审核，有些用户在发布涉及一些敏感问题的图片时会将图片旋转，模糊，涂鸦等，这类问题如何解决？
问：美团业务对图片内容审核的要求是怎样的，比如准确率和自动化率？
