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数据集暴增压力下,微信「扫一扫」识物训练如何优雅破局?

引言 微信“扫一扫”识物上线一段时间,由前期主要以商品图(鞋子/箱包/美妆/服装/家电/玩具/图书/食品/珠宝/家具/其他)作为媒介来挖掘微信内容生态中有价值的信息,扩张到各种垂类领域的识别,包括植物/动物/汽车/果蔬/酒标/菜品/地标识别等,识别核心依托于深度学习的卷积神经网络模型。随着每天千万级的增长数据和越来越多的模型参数量,深度学习训练一次时间大概需要一周左右。如何能够快速训练优化模型并上线,成为我们亟待解决的问题。 一、引言 如今,依托强大的GPU算力,深度学习得到迅猛发展。在图像处理、语音识

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微信扫一扫有多强大?识物的技术揭秘:抠图与检索

|  微信扫一扫识物是典型的“离线写,在线读”的业务,业务数据的存储和检索库的构建都是在离线环节完成。我们通过爬虫系统收录了小程序生态下的商品图片,下载后进行检测抠图,提取检索特征,最终构建成检索库交付到线上环境。这篇文章将主要介绍这一部分的工作。 0 什么是识物 识物是以图像或视频作为输入,用以挖掘微信生态下商品、物品等有价值等信息。这里我们基本覆盖了微信全量优质小程序电商,涵盖上亿商品 SKU,聚合了微信内的搜一搜、搜狗等资讯,最终聚合后呈现给用户。百度识图和阿里拍立淘也是基于该技术发展而来。 工程上

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