TwitterはAIを使用して、これらのひどい自動トリミングされた写真を捨てます

さえずり自動作物はaiで改善しますTwindesign / 123RF Twitterの自動トリミング機能は、ツイートの文字数制限のように機能して、マイクロブログプラットフォーム上の画像を他のフィードと一致させます。ただし、人工知能のおかげで、Twitterはこれらのトリミングでより良くなっています。Twitterはニューラルネットワークに基づいたよりスマートな自動クロップを展開していると同社は1月24日にブログ投稿で発表した。

以前の自動トリミング機能は、顔検出を使用して顔をフレーム内に維持することで機能していました。画像で顔が検出されなかった場合、ソフトウェアはプレビューを中央で切り取り、画像をクリックするとショット全体を表示できます。ツイッターは、顔なしの切り抜きオプションはしばしば厄介な切り抜きにつながるが、ソフトウェアが顔を正しく識別しないこともあると述べています。

これらのぎこちなく切り取られたプレビューを修正するために、Twitterエンジニアは、突出した画像マップと呼ばれるものを使用してニューラルネットワークをトレーニングしました。顕著マップは、アイトラッカーを使用して、視聴者の目を最も引く画像の領域を決定します。この地域での以前の調査では、視聴者は顔、テキスト、動物、オブジェクト、およびコントラストの高い領域に集中する傾向があることを示しました。

Twitterは以前のデータを使用してプログラムをトレーニングし、画像のどの領域が最も重要かを理解しました。そのデータを使用して、プログラムはそれらの機能を認識し、作物内の最も視覚的な領域を残す場所で自動切り取りを行うことができます。

しかし、Twitterは完成していませんでした。顕著性ソフトウェアはうまく機能しますが、速度も遅いため、ツイートをリアルタイムで投稿できませんでした。速度を落とすことなく厄介な作物の問題を解決するために、Twitterは速度を10倍向上させる2つの異なる手法を使用してプログラムを再度改良しました。最初のものは、それらの作物をスピードアップするために、最初の良いが遅いプログラムを使用して、より小さなネットワークを訓練しました。次に、ソフトウェアエンジニアは、各画像にマッピングする多数の視点を決定し、最大の領域をそのままにしながら、小さくて重要性の低い視覚的手がかりを効果的に削除しました。

Twitter Auto CropTwitter Auto Crop

結果として得られるソフトウェアを使用すると、画像をリアルタイムで投稿できますが、トリミングの品質が向上します。前後の写真のグループで、Twitterは顔を含む画像を表示しますが、以前のシステムでは、足ではなく顔に正しくトリミングされたものを検出できませんでした。他の例は、最初のプログラムで切り取られたオブジェクトの画像を示しています。それらは画像の中央に位置していなかったためですが、更新されたアルゴリズムを使用してより適切にトリミングされました。別の例では、プログラムがテキストを認識し、作物を調整して標識を含めています。

更新されたクロッピングアルゴリズムは、iOSおよびAndroidアプリとTwitter.comの両方ですでにグローバルに展開されています。