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魏晓明:解析如何基于深度学习实现图像的智能审核

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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?

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