深度学习在图像审核的应用 腾讯优图实验室 谭国富 http://open.youtu.qq.com SACC2017 优图团队立足于社交网络大平台，借助社交业务积累 的海量人脸、图片、音乐等数据，专注在人脸、图像、 音乐、语音、机器学习等领域开展技术研究，并积极 推动研究成果在业务中落地产生价值。 关于优图实验室 人脸识别 图像识别 音频识别 SACC2017 目录 01 腾讯优图内容审核能力介绍 腾讯优图内容审核能力介绍 02 深度学习技术介绍 03 内容审核的扩展和延伸 00 图像审核的行业背景 SACC2017 内容审核 - 行业现状 不良信息泛滥，监管猝不及防 Ø 随着互联网的飞速发展和信息量的猛增， 大量的色情图片、暴力等不良信息夹杂其 中，严重影响着互联网的健康发展。 Ø 直播行业的快速兴起，使得视频中不良信 息含量更加迅猛增长，色情暴力等不雅视 频频繁流出，导致各网络直播平台面临危 秽、血腥、暴力、极端主义、恐怖主义图像 等，方便平台进行违规处理和风险管控。 业务痛点：面对越来越爆发的安全风险，解决办法门 槛高， 成本高；迫切需要技术解决方案 SACC2017 图像内容审核技术 OCR技术 图像分割以及超分辨率技术 优图图像技术还包括：图像分类、图像增强、艺术滤镜、图片去水印、图像融合、图像修补等。 图像识别技术 01 腾讯优图图像技术能力 SACC2017

数据增强 主讲人：龙良曲 Big Data ▪ The key to prevent Overfitting Sample more data? Limited Data ▪ Small network capacity ▪ Regularization ▪ Data argumentation Recap Data argumentation ▪ Flip ▪ Rotate

深度学习下的图像视频处理技术 沈小勇 优图X-Lab视觉AI负责人 专家研究员 自我介绍 自我介绍 2006.9 – 2012.7 浙江大学数学系本科硕士 2012.8 – 2016.6 香港中文大学博士 2016.6 – 2017.5 香港中文大学 Research Fellow 2017.5 – 现在 腾讯优图X-Lab 视觉AI负责人，专家研究员 个人主页：http://xiaoyongshen https://scholar.google.com/citations?user=P eMuphgAAAAJ&hl=en 看得更清，看得更懂 目录 1. 夜景增强 2. 图像视频去模糊 3. 视频超分辨率 1. 夜景图像增强 Taking photos is easy Amateur photographers typically create underexposed photos ?????????? = ???????????? − 1 ???????????? = ???????????? + 1 skip connections Decoder 3. 图像视频去模糊 图像去模糊问题 75 Data from previous work Different Blur Assumptions Uniform: [Fergus et al, 2006], [Shan

GIMP 图像编辑软件设计简单照片背景贺卡 用 GIMP 图像编辑软件 设计简单照片背景贺卡 二零一六年七月 1 用 GIMP 图像编辑软件设计简单照片背景贺卡 内容目录 前言...........................................................................3 GIMP 图像编辑软件的下载和安装 .........28 2 用 GIMP 图像编辑软件设计简单照片背景贺卡 前言 贺卡设计是平面设计的一种，虽然设计一款精美的贺卡可能需要一定的艺术常识和电脑知识， 但是做一个简单大方好看的贺卡其实并没有很多人想象的那么复杂。一个能基本使用电脑的 人也完全可以做出美观大方的贺卡。本文将从头介绍如何用 GIMP 图像处理软件来设计一款 简单的照片背景的贺卡。 一款贺卡，不论设计 做出漂亮大方的文字，从而做出自己心目中理想的贺卡。本文中没有用到特别复杂的技术， 并且尽量用图文标注的方式，便于读者理解和跟着一步步学做。下图是贺卡的最终效果： 3 用 GIMP 图像编辑软件设计简单照片背景贺卡 GIMP 图像编辑软件的下载和安装 下载地址： “http://media4.minghui.org/Software/gimp.exe” 软件安装： 请参考天地行论坛的帖子：“https://tiandixing

云端图像技术的深度学习模型与应用 李东亮 360 人工智能研究院 lidongliang@360.cn 2017.10.20 SACC2017 360电脑安全产品 月活跃数达到4.42亿 360手机安全产品 移动端用户总数已达约1.49亿 360浏览器 月活跃用户数量为3.03亿 360导航 日均独立访问用户为8900万人 日均点击量约为4.51亿次 360搜索 稳定拥有35%以上的市场份额 智能家居 机器人 AR/VR/MR 智能手机 穿戴设备 SACC2017 万物互联的核心技术 视觉感知 语音感知 语义理解 人工智能 大数据分析 物 环境 SACC2017 图像 视频 检测 识别 分割 跟踪 物 环境 数 据 核 心 云端 移动端 业 务 视觉感知模型 SACC2017 视觉感知核心问题 Object Segmentation Object Classification Person, Horse, Barrier, Table, etc Object Detection 检测 识别 分割 跟踪 核 心 SACC2017 图像技术的三个核心难点>>小、快、准 小模型 线上速度快 预测准 Frequent remote upgrade CPU-constrained, real-time Cloud processing

o）的模型性能，从图中可以看到，YOLOv6 在精 度和速度方面均超越其他 YOLO 系列同体量算法。 图 1-2 展示了输入分辨率变化时各检测网络模型的性能对比，曲线上的点从左往右 分别表示图像分辨率依次增大时（384/448/512/576/640）该模型的性能，从图中可 以看到，YOLOv6 在不同分辨率下，仍然保持较大的性能优势。 2. YOLOv6 关键技术介绍 YOLOv6 大地提升了模型的训练效率。 3. 引入自蒸馏思想并设计了新的学习策略，大幅提升了 YOLOv6-M/L 的模型 精度。 算法 < 15 4. 通过训练时 Early Stop 强数据增强及推理时图像 Resize 优化策略，修复了 前期版本中输入尺寸对齐到 640x640 后精度损失的问题，提升了现有模型的 实际部署精度。 表 1 展示了 YOLOv6 与当前主流的其他 YOLO 系列算法相比较的实验结果，对比 DALI 库，将预处理 直接放到 GPU 中运算。该库可以在 GPU 上对二进制图片进行解码和预处理，极大 的缓解 CPU 瓶颈，下图 12 为 DALI 的经典流程。 图 12 DALI 加速图像预处理流程 3.2.2 吞吐测试 如下图 13 所示，INT8 + DALI 的吞吐达到了 1182 imgs/s，比 INT8 吞吐提升了 1.14 倍。引入 DALI 预处理后，T4 GPU

开发技术栈作为切入点，将深入探讨以下中国 AI 大模型领域的代表性开源项目社区。 这些开源项目社区覆盖了深度学习框架、向量数据库、AI辅 助编程、LLM 应用开发框架、模型微调、推理优化、LLM Agent，以及检索增强生成（RAG）等多个关键技术栈。 为了更全面客观地展示中国大模型 LLM 开发技术栈的开源 社区生态，我们使用了 对开源社区的生态评 估体系，希望通过这些数据洞察中国开源开发者在 AI 技术 领域的活跃度、生产力和创新能力。 组织给予减轻或免承担法律责任；《生成式人工智能服务管理暂行办法》 则明确了人工智能技 术的使用和合规要求，促进了开源模型在合规框架下良性发展。 变革 端上模型的兴起与隐私保护 随着小型模型的性能逐步增强，更多高级 AI 正转向在个人设备上运行。这一趋势不仅显著 降低了云端推理成本，还提升了用户隐私控制。 中国 AI 社区在这一领域也做了重要贡献，推出了如 Qwen2-1.5B、MiniCPM 系列和 典型案例，强化了推理能力的同时，也大大缓解了幻觉问题。 2. 大模型做不到的，“现存工具”强势补位。 无法持续更新的知识库，可以通过 RAG（Retrieval Augmented Generation，检索增强 生成）来解决。 RAG 的出现，让各界越来越深刻地认识到，大模型没必要存储那么多知识，只需要如何使 用搜索引擎这个外部工具即可。大模型可以在搜索结果上做进一步的信息筛选和优化，而搜索引 擎弥补了大模型的知识缺陷，实现了