Meili United が VALSE カンファレンスで「ファッションをグラフィックで説明」する画像アルゴリズムの体験を共有する方法

最近、第7回ビジョンと学習セミナー（VALSE）が厦門大学で成功裏に終了しました。 VALSE は 2011 年に開始されました。これは、中国のコンピューター ビジョン、画像処理、パターン認識、機械学習の研究分野の科学者のための、高度にインタラクティブな学術交流プラットフォームです。

この会議では、世界中の視覚と機械学習の分野で著名な数十名の学者による最先端の学術交流に加え、業界の観点からの貴重な経験も共有されました。美麗聯合グループは、業界の技術進歩をテーマに「美麗聯合電子商取引における画像アルゴリズムの実践」をテーマに技術報告を行うよう招待され、顔と美容技術に代表されるAPPアプリケーションの体系的なデモンストレーションを行い、業界の観点から実践経験を共有し、電子商取引企業のニーズと将来の発展の見通しについて全員と意見交換しました。

メイリユナイテッドの技術専門家が現場で画像アルゴリズム技術の進歩を共有

電子商取引プラットフォームは画像への依存度が高い。新しいタイプのファッション消費プラットフォームとして、美麗聯合グループ傘下の各種サービスやプラットフォームには、商品画像データ、店舗の有名人画像データ、ユーザーがアップロードしたソーシャル画像データや動画画像データなど、膨大な量の画像データが蓄積されている。同時に、これらの画像データには、カテゴリ、属性、クリック、購入、その他のテキスト情報などの構造化された製品情報が含まれています。

ビジネスニーズに基づいて、Meili United Group は画像アルゴリズムに関する豊富な経験を蓄積してきました。美麗聯合グループの実践では、画像アルゴリズムは、画像ラベリング、顔認識、テキスト認識技術、類似画像検索、ファッション推奨マッチングの5つのカテゴリーに分類されます。

美麗聯合グループは、CNNのターゲット検出および画像認識技術の助けを借りて、実際に画像ラベリングアルゴリズムの研究開発を行い、基本カテゴリ、色、要素を含む100種類以上のきめ細かいラベル認識技術をサポートし、それらを電子商取引の製品選択やファッション情報統計に適用しています。

同時に、顔検出、特徴点の位置決め、美顔強化など、顔関連技術を蓄積してきました。モバイル端末での業務アプリケーションに対応するため、コードの最適化とモバイル端末モデルのトレーニングを実施し、リアルタイム要件を満たすモバイル端末SDKを生み出しました。現在、Mogujieのライブ放送事業に活用されており、リアルタイムの顔美顔と特殊効果を提供し、ライブ放送のユーザーインタラクションと楽しさを高めています。

当社は、電子商取引画像内のテキスト情報用の汎用テキスト認識エンジンを開発し、違法画像のフィルタリングを可能にしました。同時に、決済サービスと金融サービスを組み合わせ、銀行カード番号認識アルゴリズムをカスタマイズして、ユーザーの銀行カード登録プロセスを簡素化しました。プラットフォームの膨大な商品画像データを組み合わせ、ディープラーニング技術に基づく大規模な画像検索エンジンを構築し、ユーザーに正確で高速な商品検索機能を提供します。

さらに、コンピューターに賢く服の組み合わせを提示させる方法も、常に大きな難題でした。実際には、Meili United は *** の正負のサンプルを DNN ネットワーク トレーニングと組み合わせて、自動ファッション ウェア推奨を実現しました。

メイリ・ユナイテッド・グループの画像アルゴリズムのオンサイトデモブースは、会議に出席した若い学者の注目を集めました。

会議に出席した美麗聯合グループの技術専門家によると、画像アルゴリズムの進化はビジネスアプリケーションによって推進され、アルゴリズムとモデルは現場のデータに基づいて反復され、同時にディープラーニング手法が有利な地位を占めるだろうという。今後は、画像アルゴリズムがARやVRを通じた商品展示やユーザー体験に応用され、ビジネスデータに基づく分析や応用方法がさらに増えていくでしょう。