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拍图购——最智能,最易用的拍图搜衣应用

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等级:试用期
行业:
职能部门:
城市:成都市
金币:26

Facebook用户每天产生2.5亿张图片,YouTube用户每天上传90万小时的视频。随着移动互联网的飞速发展,这些数字会继续以非线性的速度增长。这样就催生了用户在这些海量数据里搜索的需求。在未来的五到十年里,用户对图像和视频的搜索量将有望超过文本的搜索量。

另外一方面,图像和视频有着比文本更丰富的表现力,比如,你在街上看见一妹子,穿了一条很漂亮的白色带褶皱的修生长裙。你很想上前去问一下,但是你还是害羞,最后作罢。马上掏出手机用搜索引擎搜了一下关键词白色褶皱 修生长裙,结果返回的都是带有这些关键词的文本信息,显然满足不了你的要求。于是你不甘心,转到一家电商网站,搜索同样的关键词,结果出了一大堆的长裙,于是你一个又一个的看,结果可想而知。这样类似的场景还发生在追影视剧,看时尚杂志——很想知道明星的穿衣哪儿有卖。

成都有一群聪明年轻的创业团队,为了解决上述问题,历经半年的研发,推出了一款简单智能的拍图搜衣应用,拍图购。通过这个应用,你只需要拍照或上传图片,应用会自动搜索全网的电商数据,找到最相似的衣服给你。整个过程无需人工交互,简单易用,搜索结果也可全可点。

团队负责人方育柯博士,给我们介绍了拍图购背后的技术。他说,我们使用了曾经在2012imagenet比赛中获得冠军的AlexNet模型训练我们的图像特征,其本质是卷积多层神经网络。这个模型能够自动学习衣服的结构,纹理和颜色特征,并且效果非常好。

团队技术负责人廖博森同时还告诉我们,在产品交互上,我们做到尽可能地简单易用。用户只需要上传图片,系统会自动分析图片中的目标衣服,去除背景干扰,提取衣服特征,最后搜索排序,返回结果。使用非常简单,很多竞争对手会为了提高搜索质量,让用户选择性别,款型;添加文本标签,比如红色花纹,小水滴形状,有褶皱等,过程很繁琐,非常影响用户体验。而我们把这一切都交给机器自动去完成,团队推崇技术至上的理念,尽量通过技术去解决这些问题,努力打造一款简单智能的图像搜索产品,真正带给用户愉悦可信赖的使用体验。

在谈到团队的时候,方博士告诉我们,目前团队有12个兄弟,其中绝大多数都是程序员,而他自己也是一个骨灰级的码农,曾经在华为大数据部门担任架构师,长期从事大数据,图像处理和神经网络的研究和应用。团队的技术负责人廖博森,之前在人民搜索担任高级搜索工程师,随后在newegg担任数据挖掘技术专家,也在成都的明星创业团队camera360担任大数据资深工程师。他还补充到,相比北上广,成都人才相对缺乏,但是他们本着务实的态度,不比明星阵容,全身心聚焦在用户和产品上。毕竟用户不关心你是谁,只关心你做得东西好不好。



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