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当达摩院大牛们用视觉AI能力来抠图 这一切都不受控制了……

本文摘要:从达摩院宣布建立起,这个阿里的“神秘机构”就备受外界关注。造福人类,世界第一,高端,神秘……这些标签也让我们对达摩院的技术专家发生了好奇。在外界人眼中,达摩院人才济济,大多是奇人异士,做着神秘且高端的研究。

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从达摩院宣布建立起,这个阿里的“神秘机构”就备受外界关注。造福人类,世界第一,高端,神秘……这些标签也让我们对达摩院的技术专家发生了好奇。在外界人眼中,达摩院人才济济,大多是奇人异士,做着神秘且高端的研究。

未曾想,这群有如扫地僧一般的神秘专家们竟然做了一个百宝箱——阿里云视觉智能开放平台(vision.aliyun.com),将研究出来的种种人脸识别,图像识别等视觉AI能力都开放了出来!打开百宝箱可以看到他们已经做了人脸识别,文字识别,商品明白,内容宁静,图像识别,图像增强,图像支解,目的检测等50余种视觉AI能力,全都可以通过API的形式挪用!就拿其中一项来说你会发现大牛们用图像支解的视觉AI能力,把抠图玩转得炉火纯青,而且这一切都朝着不受控制的偏向生长了......你看看,万物皆可抠!部门图片泉源淘宝商品图达摩院大牛们为什么要开始研究抠图?这要从阿里巴巴智能设计实验室自主研发的一款设计产物鹿班说起。鹿班的初衷是改变传统的设计模式,使商家在短时间内完成大量banner图、海报图和会场图的设计,提高事情效率。

-而且通过鹿班制图可以-、转达高质视觉效果,从而提升商品吸引力和买家视觉体验,到达提升商品转化率的目的。而在制图的历程中,-商品抠图是一项不行制止且繁琐的事情,一张人像精致抠图平均需要泯灭设计师2h以上的时间,这样无需创意的纯体力事情亟需被AI所取代,所以抠图算法应运而生。近几年图像抠图算法逐渐进入人们的视野,如(天天P图)、百度(人像抠图、汽车支解)等。而潜藏在其背后的行业:泛文娱,电商行业、垂直行业,诸如在线餐饮、媒体、教育等行业商业价值不容小觑,可以满足种种战报、在线课程教师抠图、视频封面制作等差别形式的图片制作需求拓展。

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市面上的一些抠图算法效果在人像发丝细节处置惩罚均不是很好,且对一些通用场景(电商等)支持也不是很好。达摩院大牛们针对这两个问题一方面设计更具有泛化能力的系统、一方面深化发丝和高度镂空相关算法,均有更好的效果。遇到的难题息争决方案最开始在上手鹿班“批量抠图”需求时,达摩院大牛们发现用户上传的图像质量、泉源、内容五花八门,想用一个模型实现业务效果到达一劳永逸很难。

在经由对场景和数据的大量分析后,定制整体框架如下:主要涵盖了过滤、分类、检测、支解四个模块:过滤:滤掉差图(过暗、过曝、模糊、遮挡等),主要用到分类模型和一些基础图像算法;分类:瓶饮美妆等品类商品连通性比力好,3C、日用、玩具等品类则反之,另外场景(如人头、人像、动物)需求也是各具差异,故而设计差别的支解模型提升效果;检测:在鹿班场景用户数据多来自于商品图,许多是经由高度设计的图像,一图多商品、多品类、主体占比小,也不乏文案、修饰、logo等冗余信息,增加一步检测裁剪再做支解效果更精准;支解:先举行一层粗支解获得大致mask,再举行精致支解获得准确mask,这样一方面可以提速,一方面也可以准确到发丝级;如何让效果更精准?现在分类、检测模型相对比力成熟,而评估模型则需要凭据差别场景做一些定制(电商设计图、天然摄影图等),支解精度不足,是所有模块中最单薄的一个环节,因此成为了达摩院大牛们的主战场。以下是来自他们的自我论述:分类模型:分类任务往往需要多轮的数据准备,模型优化,数据清洗才气够落地使用。据此,我们设计完成了一个自动分类工具,融合最新的优化技术,并借鉴autoML的思想,在有限GPU资源的情况下做参数和模型搜索,简化分类任务中人员的到场,加速分类任务落地。

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评估模型:直接使用回归做分数拟合,训练效果并欠好。该场景下作为一个前序过滤任务,作为分类问题处置惩罚则比力合理。实际我们也接纳一些传统算法,协助举行过暗、过曝等判断。

检测模型:主要借鉴了FPN检测架构。1、对特征金字塔每一层featuremap都融合上下相邻层特征,这样输出的特征潜在表征能力更强;2、特征金字塔差别层特征划分预测,候选anchors可增加对尺度变化的鲁棒性,提升小尺度区域召回;3、对候选anchor的设定增加一些可预见的scale,在商品尺寸比例比力极端的情况下大幅提升普适性;支解融合模型:参考论文http://openaccess.thecvf.com/content_CVPR_2019/html/Zhang_A_Late_Fusion_CNN_for_Digital_Matting_CVPR_2019_paper.html与传统的只需要划分前景、配景的图像支解(segmentation)问题差别,高精度抠图算法需要求出某一像素详细的透明度是几多,将一个离散的0-1分类问题酿成[0, 1]之间的回归问题。

在我们的事情中,针对图像中某一个像素p,我们使用这样一个式子来举行透明度预测:α_p=β_p F ̅_p+(1-β_p ) 〖(1-B ̅〗_p)其中F ̅_p和B ̅_p划分代表了这个像素属于前景和配景的概率,β_p是混淆权重。我们的网络可整体分为两部门,支解网络和融合网络,如下图:支解网络:我们使用了在图像支解任务中常用的编-解码器结构作为我们的基础结构,但与传统结构差别,我们的网络中使用了双解码器划分来预测前、配景概率F ̅_p 〖和B ̅〗_p。

如果像素p在图像的实心区域(透明度为0或1),我们预测像素透明度的真实值;如果p在图像的半透明区域(透明度值在0到1之间),我们预测像素透明度真实值的上下界。通过在半透明区域使用加权的交织熵损失函数,使F ̅_p 〖和B。


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