图像实际应用,函数图像的实际应用

11.1 违规商品识别流程

针对与上述问题，我们设计了违规商品识别的方案如图11.1所示，因为涉及到线上业务策略这里不做详细描述，新增商品会经过两个逻辑判断是否违规：

1. 首先识别和人相关的主图，利用通用分类给所有商品图片打标签，然后过滤掉语义不一致的商品，但这是会有一定的badcase如图11.4，这里的用户晒单是正常的商品，所以我在过滤后还需判断是否有同款的商品，如果识别同款，则会通过该商品；

2. 搞笑、段子类的图片一般都为热门图片，虽然会有可能再编辑，但主题内容是没变化的，这类图片通过建立违规内容库利用相同识别可以得到解决，如图11.1中的相同图识别分支；

11.2 违规商品示例

11.3 非商品搞笑、段子等示例

11.4 人物首图正常商品示例

本文主要介绍了利用视觉技术中的分类，特征学习解决实际用户分发商品中的应用，然而闲鱼用户自定义的商品和内容的多样性使得在审核、治理和结构方面给我们带来了很多挑战，单纯利用一种模态和内容很难把所有问题都解决，所以在实际应用中会综合多种方案和技术组合求解，例如在识别类目问题上，不但需要利用文本、图像内容提升识别精度，还在产品侧引导用户帮助完成商品结构化；对于样本提纯不但可以标注，还可以充分合理利用用户的反馈行为帮助我们；另外检索系统、数据加工流程和同步管理等工程化是最终模型体现价值的关键，光只有单纯几个模型并不能直接解决线上问题；在违规治理问题上正所谓“魔高一尺，道高一丈”，有些不合规用户总钻平台的漏洞为自己牟利，与他们的斗智斗勇是个长期的过程，也需要技术不断迭代和超越。感谢合作团队:闲鱼结构化团队，闲鱼架构团队，达摩院、审核部分等兄弟团队给与的人力和技术支持。

[1]Yi Sun,Xiaogang Wang,Xiaoao Tang. Deep Learning Face Representation from Predicting 10,000 Classes .CVPR 2014

[2]Yi Sun^[1], Xiaogang Wang^[2], Xiaoou Tang^[3]. DeepID2: deep learning face representation by joint identification-verification. CVPR 2014

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References

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