画像を最適かつ自動的にトリミングするニューラルネットワークのご紹介
Twitterに直接画像をツイートできるようになったのは2011年。以来、Twitterを楽しむ上で不可欠な要素になりました。Twitter上には、毎日数百万を超える画像がアップロードされていますが、それぞれのサイズも解像度も異なるため、UI上で各画像を最適な形で表示できるように処理を行うことが課題になっていました。皆さんのタイムライン上の画像は、一貫性があり、より多くのツイートを目にできるようにトリミングされています。今回は、Twitterがどの画像をトリミングし、画像のどの部分を表示するか、どのように決めているのかをご案内します。 以前は、顔認識技術を利用し、画像の中でもっともわかりやすい顔を中心にトリミングを行っていました。これはもっともわかりやすい方法ではありましたが、全ての画像に顔が含まれているわけではないため、ベストな方法とは言えませんでした。また、使用していた顔認識技術では顔
ニューラルネットワーク - Wikipedia
（人工知能の分野で）ニューラルネットワーク（英: neural network; NN、神経網）は、生物の学習メカニズムを模倣した機械学習手法として広く知られているものであり[1]、「ニューロン」と呼ばれる計算ユニットをもち、生物の神経系のメカニズムを模倣しているものである[1]。人間の脳の神経網を模した数理モデル[2]。模倣対象となった生物のニューラルネットワーク（神経網）とはっきり区別する場合は、人工ニューラルネットワーク (英: artificial neural network) と呼ばれる。 以下では説明の都合上[注釈 1]、人工的なニューラルネットワークのほうは「人工ニューラルネットワーク」あるいは単に「ニューラルネットワーク」と呼び、生物のそれは「生物のニューラルネットワーク」あるいは「生物の神経網」、ヒトの頭脳のそれは「ヒトのニューラルネットワーク」あるいは「ヒトの神経網」
1
リリース、障害情報などのサービスのお知らせ
最新の人気エントリーの配信
処理を実行中です
j次のブックマーク
k前のブックマーク
lあとで読む
eコメント一覧を開く
oページを開く
