本文摘要：(公众号：)1月26日消息 据外媒 The Verge 报导， Twitter 昨日公布博客称之为，其正在用于神经网络来自动剪裁图片、分解预览缩略图，从而让用户可以预览到他们最感兴趣的部分。

(公众号：)1月26日消息 据外媒 The Verge 报导， Twitter 昨日公布博客称之为，其正在用于神经网络来自动剪裁图片、分解预览缩略图，从而让用户可以预览到他们最感兴趣的部分。图/The Verge据理解，该公司仍然在研究这个工具，机器学习研究员 Lucas Theis 和机器学习主管汪泽涵（Zehan Wang）还在博客里详细描述了这个方法。了解到，汪泽涵此前曾是伦敦机器学习和视觉处置技术开发商 Magic Pony Technology （MPT）的牵头创始人。

2016年6月，Twitter 花费巨资将 MPT 收益麾下，随后王泽汉也重新加入 Twitter 供职机器学习主管。经Theis 和汪泽涵讲解，一开始他们仅有用面部辨识技术来剪裁面部图像，但是后来他们找到这项技术并不限于于风景图像，特别是在是图片中有猫的时候，因为 Twitter 总是不会表明图像中心，这时经常出现在预览图里的有可能就是一只喵星人的脖子。

早已，他们明确提出的解决方案是“用于显著性剪裁”（这里的“显著性”即代表图片中最有意思的区域——不管是面部还是其他事物）。经研究指出，在一张图片里，人们往往最注目面部、文字、动物和色彩对比度最低的区域。为了定义好这一点，他们将学术研究中的数据运用到眼球跟踪里，从而以纪录人们首先看见的图像区域。Theis 和汪泽涵在博客中写到：“这些数据可以用来训练神经网络和其他算法，从而以预测人们可能会想要看见的部分或内容。

”图/The Verge在这一技术下，他们研究的这一神经网络可以在很短的时间内寻找照片中最有意思的部分，用户在上载照片时也就会找到延后。当然，这一过程少不了对神经网络的优化。另外，软件工程师还用于了一种取名为“科学知识提炼（knowledge distillation）”的技术来训练算法，从而可较慢估计照片中最明显的部分。虽然其有可能必须很长时间才能作出微调的像素级预测，但 Twitter 的神经网络可以获取较慢而又更为相近的版本，从而让用户可以按时预览照片。

对他们来说，最幸运地的是——照片预览所需的剪裁十分明确，只需将图像增大到最有意思区域的三分之一，最后的结果是可获得速度比原本慢 10 倍的神经网络。该功能目前正面向所有的 Twitter 用户（还包括PC、iOS和Android用户）发售，其目的在于代替之前僵硬的预览缩略图。

所以，下次如果你在Twitter上看见一个照片预览并邀你页面时，忘记感激一下神经网络的魔力。

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