Twindesign / 123RF Funcția de recoltare automată Twitter funcționează ca limita de caractere a unui tweet pentru a păstra imaginile pe platforma de microblogging în concordanță cu restul feedului - dar acum Twitter se îmbunătățește la aceste culturi, datorită inteligenței artificiale. Twitter lansează acum o recoltă automată mai inteligentă bazată pe rețele neuronale, a anunțat compania într-o postare pe blog pe 24 ianuarie.
Funcția de decupare automată anterioară a funcționat utilizând detectarea feței pentru a menține fețele în cadru. Când nu s-au detectat fețe în imagine, software-ul ar tăia pur și simplu previzualizarea în centru, în timp ce un clic pe imagine permite utilizatorilor să vadă întreaga fotografie. Twitter spune că opțiunea de recoltare fără fețe ar duce adesea la recolte incomode, în timp ce uneori software-ul nu a identificat corect fețele.
Pentru a remedia aceste previzualizări incomode, inginerii Twitter au folosit ceea ce se numește hărți de imagine evidente pentru a antrena o rețea neuronală. Hărțile evidențiate utilizează urmăritori oculari pentru a determina zonele unei imagini care atrag cel mai mult atenția privitorului. Cercetările anterioare din zonă au arătat că spectatorii tind să se concentreze pe fețe, text, animale, obiecte și zone cu contrast ridicat.
Twitter a folosit acele date anterioare pentru a instrui programul pentru a înțelege ce zone ale imaginii sunt cele mai importante. Folosind aceste date, programul poate recunoaște acele caracteristici și poate face decuparea automată într-un loc care va lăsa cele mai vizuale zone din interiorul decupării.
Dar Twitter nu a fost realizat - în timp ce software-ul de bună calitate funcționează bine, este și lent, ceea ce ar fi împiedicat postarea tweet-urilor în timp real. Pentru a rezolva problema incomodă a culturilor fără o încetinire, Twitter a rafinat din nou programul folosind două tehnici diferite care au îmbunătățit viteza de zece ori. Primul a pregătit o rețea mai mică folosind primul program bun, dar lent, pentru a accelera acele culturi. Apoi, inginerii software au determinat un număr de puncte vizuale pentru a mapa pe fiecare imagine, eliminând în mod eficient indicii vizuali mai mici, mai puțin importanți, păstrând în același timp cele mai mari zone intacte.
Inainte de 
După Software-ul rezultat permite postarea imaginilor în timp real, dar cu recolte mai bune. Într-un grup de imagini înainte și după, Twitter arată imagini cu fețe pe care sistemul anterior nu le-ar detecta corect decupate în față decât în picioare. Alte exemple arată imagini cu obiecte care au fost decupate în primul program deoarece nu au stat în mijlocul imaginii, dar au fost decupate mai adecvat folosind algoritmii actualizați. Un alt exemplu arată programul recunoașterea textului și ajustarea decupării pentru a include un semn.
Algoritmul de decupare actualizat se lansează deja la nivel global atât pe aplicațiile iOS și Android, cât și pe Twitter.com.
