图像辨认退化之路 深度学习是幕后推手

图像辨认是人工智能的一个重要范畴，它阅历了文字辨认、数字图像处理与辨认、物体辨认等三个阶段。近些年，图像辨认发展历程填入了深度学习这一驱动力，辨认算法有了质的飞跃，完成了更自然地智能交互。

图片系统演进 技术革新在哪

京东被戏称为是“卖图片”的，由于一打开京东，全都是图片，面对庞大的图片访问，京东商城技术总监桂创华在此次中国系统架构师大会图像辨认专场上表示，京东最一末尾的图片系统采用开源，随着其规模的不断扩展以及相应的图片量的添加，驱动开发，京东从开源走向自研。但这还不够，京东在以前是单机房访问图片，需求渐渐的不能被满足，于是完成同城跨机房，安排两个副本在不同的机房，保证其正常运用。

那么成绩来了，假如北京的机房挂了广州的也被影响又该怎样办?之前的架构就不见效，而京东的两地三中心不只处理了远间隔数据传输方面的成绩，而且保证即便一个地方的机房缺点，其他地方仍能正常运用。

图片紧缩方面，由于用户访问图片的方式各不同，京东采取在线生成的方式，经过技术晋级将紧缩效率提升了3倍，同时引入webp技术，降低图片的存储空间。这是存储的牢靠性方面，在效率提升方面和intel合作，完成编译速度的提升，从ICC到IPP。Webp的图片格式会使图片平均大小减少45%;页面加载速度全体提升25%;偏远地区3G用户提速40%;移动端页面加载赞扬降为0。

2016年京东转型，之前是牢靠性存储，如今是牢靠性存储加感觉计算，由于深度学习，京东智能化图片系统。原来是在场景中去辨认，如今则给出一些打分的系统，包括明晰度、曝光度、色情度等，然后用户自行选择。

色情图像辨认 深度学习是啥角色

除了像京东商城这样会有大量图片辨认需求的企业，腾讯异样也有图像辨认方面的运用。我们熟知的微信，日传图片10亿张，视频播放20亿次，还有各种直播的兴起与走红也带来一些成绩，大量的不良信息众多，这时分图像辨认的技术才能就显得尤为重要。

▲腾讯优图后台开发高级工程师谭国富

腾讯优图后台开发高级工程师谭国富引见了腾讯优图的图像技术才能。在内容审核方面，可以鉴黄、辨认暴恐、人脸，OCR辨认包括证件类、通用场景和手写，还具有图像分割以及超分辨率技术。深度学习的潮流，为更深更复杂的网络带来效果、计算量的提升，更多的数据带来效果质的提升。

图像从百万到千万，数据从图像到视频，深度学习打通了训练和运用的闭环，用Rapid Flow加快了训练速度，RapidNet加快了运用速度。

▲深度学习带来效果、计算量的提升

深度学习加速了图像辨认的进程演进，也使得腾讯优图接受新的应战。谭国富表示，目前的图像辨认伴随直播等行业的推进，更多的会从图片走向视频，杜绝目前色情被打击，视频却还有传播的状况，结合视频监控场景，在图像序列中，辨认更多信息，由静走向动。

人工智能的发展，深度学习的驱动，图像辨认将会向着更自然地智能化方向发展。

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