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導語：成立于 2010 年的 MTlab，早已經不止是一個試驗室 —— 它在美圖產物線違后飾演著 “大腦” 的腳色。在 MTlab 的對象箱里，深度進修模子以及 TensorFlow 是最有用的利器。
短暫以來，一提到 “美圖公司”，人人能想到的都是 “美圖秀秀”、“美顏相機”、“美拍” 這些美顏類產物，而為這些產物供應 AI 手藝支撐的美圖影像試驗室（如下簡稱 MTlab）一向不為人知。
成立于 2010 年的 MTlab，早已經不止是一個試驗室 —— 它在美圖產物線違后飾演著 “大腦” 的腳色。在 MTlab 的對象箱里，深度進修模子以及 TensorFlow 是最有用的利器。
美圖各個產物的功效決定了，MTlab 會大批使用到計算機視覺手藝。
“2013 年最先，MTlab 就用機械進修做計算機視覺方面的研發。最早做的是人臉相關手藝，和美顏算法。”MTlab 擔任人萬鵬飛奉告 PingWest 品玩，“當時開源對象尚未目前這么豐厚，許多算法以及對象必要本人手動完成。”
采取傳統機械進修來做計算機視覺的利益是，整個訓練進程齊全通明，許可研發職員更好地評價訓練進去的算法，是否在訓練情況以外仍然有用。但不敷之處是，人工提取特性的事情量大，并且魯棒性差。
萬鵬飛對 PingWest 品玩透露表現，那時他們面對的首要手藝挑釁，恰是“算法在種種極度用戶使用處景下的魯棒性”。
行使深度進修的卷積神經收集模子，能很好辦理這個成績。“深度進修這類數據驅動的要領，在魯棒性方面比傳統計算機視覺算法有明明上風。”萬鵬飛說。
決定采取深度進修后，他們最早使用的框架是 Caffe。這個深度進修框架于 2013 年在 Github 上發布，作者是加州大學伯克利分校的賈揚清博士。
2015 年，Google 發布深度進修開源框架 TensorFlow，“MTlab 立地就往相識這個對象”。2016 年，MTlab 最先在項目中測驗考試用 TensorFlow。
萬鵬飛先容道，MTlab 用 TensorFlow 最早做的是圖象往噪，團體感到比較天真，對自界說的收集布局比較友愛。一個天真的深度進修框架關于算法自研很緊張，由于許多現實的成績必要經由過程一些立異的要領辦理，而一個好用的深度進修框架無疑能提高計算機視覺算法研發的效率。
很快，TensorFlow 依附著天真的特征成為了他們首要的深度進修框架。2016 年 MTlab 在用深度進修做人像宰割功效時，早期使用 Caffe 完成自界說的卷積神經收集層不太便利，必要本人完成前向 / 反向傳布算法。Debug（調試）操作起來也比較貧苦。
“后來使用了 TensorFlow，其基于 dataflow graph（數據流向圖）的計算布局關于自界說的深度進修操北海道 火腿作很友愛，也便于 debug。” 萬鵬飛說，“另外對輪回神經收集的支撐也比較好，大大提高了研發效率。”
往常，T運彩朋友ensorFlow 已經經被運用在美圖旗下產物多個功效的收集訓練中，如肢體樞紐點檢測、五官闡發、人像宰割、圖象畫質加強、天空宰割。萬鵬飛對 TensorFlow 評估頗高：“TensorFlow 的漫衍式訓練本領，大大提高了深度進修收集的訓練效率。”
萬鵬飛同時還說起 TensorFlow 社區對 MTlab 的輔助。完美的民間文檔申明、豐厚的課程、和對新手友愛的合作氣氛，都吸引著更多開發者參加 TensorFlow 社區。
TensorFlow 民間也在積極增進社區的壯大。在本年的世界人工智能大會上， TensorFlow將舉行“智在啟無窮”主題論壇，邀請海內外不同范疇，數十位分量級高朋，配合切磋機械進修若何在貿易中運用，輔助企業以及開發者辦理實際生涯的成績：
TensorFlow 環球產物總監將深度剖析機械進修的內核；通用電氣貝克休斯高等總監將分享若何確保寧靜臨盆、展望組件壽命以及體系異樣、幸免不測停機；網易嚴選算法總監將分享若何完成季候性商品銷量展望、晉升及時 即時用戶點擊及時 即時比分、勤儉倉儲以及提供鏈本錢；騰訊醫療大數據迷信家將分享若何優化用戶用意懂得、為病院、大夫以及病人供應更優質的服務。還有一些前沿的機械進修研究者們也未來到本次論壇，分享機械進修在文明以及藝術范疇獲得突破的履歷。
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