美丽联合如何“图解时尚” VALSE大会分享图像算法经验

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日前,第七届视觉与学习青年学者研讨会(Vision And Learning SEminar, VALSE)在厦门大学圆满落幕。VALSE发起于2011年,是国内计算机视觉、图像处理、模式识别与机器学习等研究领域的科学家们搭建一个高水平、强互动的学术交流舞台。

 日前,第七届视觉与学习青年学者研讨会(Vision And Learning SEminar, VALSE)在厦门大学圆满落幕。VALSE发起于2011年,是国内计算机视觉、图像处理、模式识别与机器学习等研究领域的科学家们搭建一个高水平、强互动的学术交流舞台。

除了来自全球的数十位视觉与机器学习领域的知名学者展开前沿***的学术交流,本次大会还分享了来自工业界视角的宝贵经验。美丽联合集团受邀以工业界技术进展为主旨,展开了主题为《美丽联合电商中的图像算法实践》的技术报告,同时基于人脸和美妆技术等为代表的APP应用进行了系统演示,分享了基于工业界视角的实践经验,与大家交流了电商企业的需求和未来发展的展望。

 

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美丽联合技术专家现场分享图像算法技术进展

电商平台对图片的依赖性非常高,作为新型的时尚消费平台,美丽联合集团旗下的各个服务、平台上,存在着海量的图像数据,包括商品图像数据、店铺红人图像数据,以及用户上传的社交图像数据、视频图像数据等。同时这些图像数据具有结构化的商品信息,比如类目、属性、点击、购买等文本信息。

基于业务需要,美丽联合集团在图像算法方面颇有积累。图像算法在美丽联合集团的实践当中,可分为图像标签、人脸识别、文字识别技术、相似图像搜索和时尚推荐搭配五大类。

借助于CNN的目标检测和图像识别技术,美丽联合集团在实践中开展了图像标签化的算法研发,支持了包括类目、颜色和元素等基类的百余种细粒度标签识别技术,并应用到电商选品和时尚信息统计中。

同时积累了人脸相关技术,包括人脸检测、特征点定位、美妆美化等,为了满足移动端的业务应用,进行了代码优化和移动端模型训练,生成满足实时性要求的移动端SDK,目前应用在蘑菇街直播业务中,提供实时的人脸美妆和特效,提升了直播的用户交互和趣味性。

针对电商图像中的文字信息,研发了通用的文字识别引擎,实现了对违规图片过滤,同时结合支付金融业务,定制开发了银行卡号识别算法,便利用户的银行卡注册流程。结合平台的海量商品图像数据,搭建了基于深度学习技术的大规模图像搜索引擎,提供给用户准确而快速的商品搜索功能。

此外,如何让计算机智能地给出服装搭配一直是一大难点,美丽联合在实践中结合***的正负样本和DNN网络训练,实现了自动的时尚穿搭推荐。

 

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美丽联合集团图像算法现场DEMO展台吸引与会青年学者

美丽联合集团与会技术专家介绍,图像算法的演进会由业务应用驱动,根据场景中的数据,进行算法和模型的迭代,同时,深度学习方法会占据优势地位。图像算法在未来会通过AR、VR应用于商品展示、用户体验,并且会衍生出更多基于业务数据的分析与应用方式。

责任编辑:Jane 来源: 未知
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