Twitter'da fotoğraf küçük resimlerini kırpmaktan sorumlu AI daha akıllı hale geliyor
Li Shan mashable'dan derlendi
Qubit Üretildi | Genel Hesap QbitAI
Sosyal medyaya fotoğraf yüklemek bazen utanç verici olabilir.
Örneğin yukarıdaki durumda, yüklenen fotoğraflar küçük resimlere dönüştürüldükten sonra karakterlerin kafaları gitmiş oluyor ... bu gerçekten diğer insanları kelleştiriyor. (Geçiş reklamları, Weibo @qubit sayfamızı takip etmenizi bekliyoruz)
Son zamanlarda durum değişiyor. En azından duvarda. Twitter'daki fotoğraf kırpma programları daha akıllı hale geliyor.
Bir blog gönderisinde, Twitter makine öğrenimi araştırmacıları Zehan Wang ve Lucas Theis, şirketin fotoğraf küçük resimlerini kırpmak için kullandığı yeni yöntemi anlattı.
Blog Adresi:
https://blog.twitter.com/engineering/en_us/topics/infrastructure/2018/Smart-Auto-Cropping-of-Images.html
Twitter bir süredir bu aracı geliştiriyor, ancak bu gönderi ilk kez belirli yöntemleri ve süreçleri ayrıntılı olarak açıklıyor. Bu özellik şu anda yavaş yavaş tüm Twitter kullanıcılarına sunuluyor ve uygun olmayan şekilde kırpılmış küçük resimleri geçmişte bırakma umuduyla.
Önceden, resmin hangi kısmının önizleme küçük resmi olarak kırpılması gerektiğine karar verirken, Twitter en belirgin yüzü seçerdi. Ancak insan yüzü olmayan fotoğraflar için şirket resmin ortasını seçecek. Daha önce kedi boynu veya beyaz bir duvar gibi berbat küçük resimler gördüyseniz, bunlar aslında bu programın "başyapıtları" dır.
Twitter, gelecekte kırpma için "belirginlik" özelliğini kullanacaktır. Sözde belirginlik, resimdeki büyüleyici alana, izleyicinin büyük olasılıkla dikkat etmesi gereken alana atıfta bulunur. Araştırmacıların aktardığı araştırma, insanların en çok insan yüzleri, metinler, hayvanlar ve renklerle yüksek kontrastlı alanlara odaklanma eğiliminde olduğunu gösteriyor.
Araştırmacılar, fotoğraflarınızdaki en ilginç yerleri kısa bir süre içinde bulmak için Twitter'ın sinir ağını eğitti, böylece fotoğraf yayınlarken ortaya çıkan gecikmeyi fark etmeyeceksiniz.
Yazılım mühendisleri, fotoğraftaki en belirgin alanı hızlı bir şekilde bulabilmesi için algoritmayı eğitmek için "bilgi damıtma" adı verilen bir teknik kullanır. Piksel düzeyinde tahminler geliştirmek uzun zaman alsa da, Twitter'ın sinir ağı gerçekten yaklaşık alanları hızla bulabilir.
Mühendisler ayrıca, algoritmanın hesaplanması biraz zaman alan ancak fazla etki yaratamayan özellikleri atlamasını sağlamak için "budama" adı verilen bir teknik kullanır.
Bu yalnızca mütevazı bir güncelleme olmasına rağmen, Twitter bilgi akışının görüntülenmesini büyük ölçüde iyileştirebilir. Gelecekte daha az ve daha az açıklanamaz küçük resim göreceksiniz ve artık bu içeriği görüntülemek için tıklamak için zaman bile harcayamazsınız.
- Bitiş -
Samimi işe alım
Qubit, editörleri / muhabirleri işe alıyor ve merkezi Pekin, Zhongguancun'da bulunuyor. Yetenekli ve hevesli öğrencilerin bize katılmasını dört gözle bekliyoruz! İlgili ayrıntılar için lütfen QbitAI diyalog arayüzünde "işe alım" kelimesini yanıtlayın.
Qubit QbitAI · Toutiao İmzalama Yazarı
' ' Yapay zeka teknolojisi ve ürünlerindeki yeni eğilimleri takip edin
