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“图片把脉”新手指南


Step 0 目的 如果你跟他有相似的想法,那么“图片把脉”可以帮你。 我要去掉这些讨厌的“文字牛 皮癣”图

我要挑些“好看”的商品图片

我对这些商品图片有些想法要

实现


Step 1 了解我们的基础数据 尺寸

文字

• 高度:310像素

• 文字块数:1

• 宽度:310像素

• 文字面积占比:1%

• 宽高比:1

• 注:不识别文字吨义

点我亲自试 试吧 显著区域

人脸

• 红色方格部分为非显著区域

• 正脸个数:1

• 显著区域占比:43%

• 侧脸个数:0

• 非显著区域复杂度(0100):57.1


Step 2 两种解决方案 • 如果你的应用:

云梯数据

• 实时性要求较低

• 数据量较大(百万及以上图片量)

关注step 3

• 如果你的应用:

觃则服务

• 实时性要求较高

• 数据量较小

关注step4


Step 3 云梯数据(原始数据)

全量数据

童装(50008165) 女装(16) 增量数据

男装(30)

我们在云梯上存储图片处理后的原始数据,覆盖类目暂时包括男装,女装 和童装,正在陆续扩展至全类目,预计6月后全类目被覆盖。 若采用云梯原始数据,详情请参见 wiki中的“图像数据获取”一部分


Step 4 觃则服务 • •

我们也提供访问觃则服务器的解决方案 首先到把脉觃则制定处需要制定满足你需要的觃则;

Step1,选择图像集或者上传图像 集

Step2,制定觃则或者选用已有案例中觃 则

Step3,观察制定或选定的标准,对数据集的判断是否符合 要求

然后根据wiki中的“判定结果调用”部分,与我们联系

introduction  

Introduction to taobao bamai service for dummies.

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