快手计算机视觉算法评测体系

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2. 快手计算机视觉算法评体系
3. 俞明利 快手 - 多媒体质效中心:CV算法质量负责人 • EMC – Software Engineer • 蚂蚁金服 – 推荐算法测试开发 多年测试工具开发经验及算法测试经验
4. 目录 1 计算机视觉(CV)算法是什么? 2 CV算法初始阶段评测方式及难点 3 难点解决方案 4 CV算法评测pipeline体系 5 展望
5. 1 计算机视觉(CV)算 法是什么?
6. 什么是CV算法? 图片出自: YouTube - Knowing AI CV算法的目的:看懂图像中的内容。
7. 什么是CV算法?——快手中的部分CV算法 目标:极致用户体验 手段:CV算法评测领航护航
8. 2 CV算法初始评测方式 及难点
9. CV算法如何评测? CV算法质量的两个使命: 用户角度出发:评测算法模型效果效率 使命 帮助算法能力达到行业最佳
10. CV算法如何评测? 双循环结构 如何评测 —— 利用两个使命建立双循环结构,持续闭环提高算法水平 双循环结构: • 驱动:问题点、优化点 • 方式:闭环收敛 • 手段:算法版本评测(效果、性能)、 竞品对比评测
11. CV算法如何评测? 算法整体链路 CV算法评测在算法上线整体链路中的位置 。 三种主要评测关键节点: 模型效果评测 模型性能评测 竞品对比
12. CV算法如何评测? 算法整体链路 初始阶段: 测试数据准备 • 产品目标与质 算法效果评测 算法性能评测 竞品对比评测 • 手动 • 手动操作 • 手动 • 主观 • 手动统计计算 • 主观 量质量映射 • 数据采集:实 拍 手动、主观为主要方式
13. 初始阶段:模型效果评测及难点 原图 美妆效果图 关键点预测 与label点 图
14. 初始阶段:模型性能&竞品对比评测难点
15. CV算法评测难点 – 业务难点 业务难点: 需求多、时效性强、质量要求高 如何质效合一,达到行业领先
16. 3 难点解决方案
17. CV算法评测特点 评测点 传统软件评测 CV算法评测 评测对象 软件功能 算法模型 产品目标 客观具体 主观抽象 评测输出 确定 不确定 评测方式 自动化程序 人眼? 评测方法上:跟传统软件评测差异大,传统软件测试方法不适用 新的评测体系
18. 解决方案 • 产品目标与质量 Before • 手动 • 手动 • 主观 • 主观 • 主观 质量映射 • 数据采集:实拍 测试数据准备 • 产品目标与质量 After • 手动 质量映射 • 数据采集:实拍、 公开、网图 算法效果评测 算法性能评测 • 批量跑测试集 • UI自动化 • 批量跑测试集 • 主观客观量化 • 数据处理模块 • 主观客观量化 • 数据清洗 • 数据标注 竞品对比评测 指标主客观量化,评测节点自动化
19. 解决:主观指标量化 主观量化 —— 用于效果类评测 美妆 – 人脸关键点 产品目标描述:妆容不露怯 算法质量目标:评测脸各部位妆容在不同权重场景下 的准确性、鲁棒性、稳定性 质量分数尺度:0~5分对应较差、中等、良好、优秀、 完美 打分表表头: 解决: 从主观指标解决 指标度量难
20. 解决:客观指标量化 不同方向算法分场景、维度映射不同类型客观指标。 如:人脸关键点算法:点平均距离、RMSE均方根误差 解决: 从客观指标解决指标度量难
21. 解决方案 主观指标量化 指标量化 两个解决方向 客观指标量化 评测节点自动化:效果、性能、竞品对比
22. 模型效果评测自动化 – 算法批量量化平台 实现:算法批量跑图/视频、获取量化指标 解决问题:测试集覆盖有限不可重复、主观耗时、 无客观量化指标 前端页面:收集测试信息 服务器端:1. 准备测试资源 2. 量化指标计算 3. 报告生成 客户端:获取算法结果
23. 算法批量量化平台 — 功能 主要支持评测:模型效果、魔表效果评测 • hack拍摄流:解决测试集覆盖面有限问题; • 算法客观指标:解决无客观指标问题; • 图像对比:多版本算法横向对比,统一样本; • 算法阈值细调:动态调整阈值获得相应准召率。
24. 算法批量量化平台 — 能力 跑图方式 资源管理 客观量化 • 批量图片/视频 • 算法、测试资源自动映射 • 当前覆盖77%算法大方向 • 3种跑图方式 • 测试集动态生成 • 同方向多维度指标度量 • 测试结果可追溯可挖掘
25. 算法批量量化平台 — demo 算法批量量化结果 1. 结果图像对比 2. 量化结果报告 • 任务信息 • 客观量化指标table • 图表展示
26. 解决:模型性能评测自动化 • 难点一:测试耗时长 解决方案:UI自动化 • 难点二:统计数据工作重复易出错 解决方案:数据分析模块 建立了各算法历史性能数据库为后续历史数据对比趋 势图提供数据基础
27. 解决:竞品对比自动化 批量测试集—— 解决:输入样本难对齐,测试集覆盖面有限、不可重复问题 竞品公开API调用—— 解决:主观耗时、人力成本高问题 通用指标计算—— 解决:指标难度量问题
28. 自动化解决方案 – 收益总结 需求覆盖度 l 效果测试评测需求覆盖度50%, 单日PV400+ l 性能测试需求覆盖度100% l 服务端竞品对比需求覆盖度100% 节省 节省 节省 65% 70% 80% 效果 性能 竞品对比 客观指标发现问题 率100%
29. 自动化方案发展历程 03 算法性能 – 端上性能自动化 02 竞品对比自动化 周期性对比业界竞品,算法 成长趋势图 覆盖多个平台,多种场景, 多类指标 算法评测 pipeline 体系 算法效果 – 算法批量量化 01 跑图+量化: 手机端 服务端 PC端 04 资源管理 测试资源,测试结果数据管 理
30. 4 CV算法评测Pipeline体 系
31. CV算法评测Pipeline体系 – 链路
32. CV算法评测Pipeline体系 – 整体链路 算法评测pipeline推动算法整体pipeline自动化,组建一站 式通用平台。
33. CV算法评测Pipeline体系
34. CV算法评测pipeline体系 预期收益 提效 提质 数据可视化 预期节省至少 链路闭环,推进算法 呈现算法成长周期, 60%MPD 质量提升 挖掘过程质量
35. 5 展望
36. 准确 高效 智能
37. 欢迎关注: 快手技术号:快手音视频技术 多媒体质效中心:
38. END

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