唯品会深度学习在 App 的实践和测试应用

栏目: 数据库 · 发布时间: 7年前

内容简介:13点21分打卡 就是真爱张凯通 |唯品会研究院资深开发工程师,

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13点21分打卡 就是真爱

张凯通 |唯品会研究院资深开发工程师,

负责深度学习在移动端的应用,以及自动化测试等工作。曾参与"唯品会"、"学霸君"、"imo云办公室"等多款千万级用户的手机应用开发和架构设

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唯品会深度学习在 App 的实践和测试应用

本次演讲内容:

唯品会深度学习在 App 的实践和测试应用

人脸检测

传统的人脸检测

唯品会深度学习在 App 的实践和测试应用

基于深度学习的人脸检测

识别效率高

当网络的构造设计完成之后,深度神经的网络能够自发去分类、提取需要使用的特征,这就大大节省了人工获取特点以及设计分类装置的不必要程序。深度神经网络的学习方式使得识别器不会进入到常见的多层次网络,避免局部选择。并且深度神经网络在训练时不需要监督,同时也不需要标签,节省了标本取样的时间。在表达复杂函数时,深度神经网络由于不需要过多的神经元,因此,识别效率得到了极大提升。

识别效果好

深度模型通过逐层抽象的方式获得人脸的高层特征,具备更强的表达能力,能够充分发挥大数据的优势,准确率比传统方式有着质的飞跃。当调整神经网络权值时,权值就会自动接近最优点,最终获取一个完美的数据。

唯品会深度学习在 App 的实践和测试应用

Tensorflow

Why Tensorflow?

可用性

灵活性

唯品会深度学习在 App 的实践和测试应用

效率

唯品会深度学习在 App 的实践和测试应用

  • 功能强大的可视化组件TensorBoard

  • 相比其他的深度学习框架,文档最全,资源最多

  • 部署容易

  • 性能、SDK大小、模型大小都满足移动端App的需求

Tensorflow

Caffe

Keras

CNTK

mxnet

Github star

96k

23k

28k

14k

13k

Github fork

61k

14k

10k

3k

5k

Owner

Google

BVLC

fchollet

Microsoft

DMLC

Language

Python/C++/...

C++/Python

Python

C++

Python/C++/...

iOS Support

YES

YES

YES

NO

YES

Android Support

YES

YES

YES

NO

YES

Update

Very High

Very High

High

High

Middle

移动端部署

  • Tensorflow 的部署

  • 从Tensorflow到Tensorflow lite

  • 可替换组件化的部署

  • 模型/SDK大小的优化

性能优化

唯品会深度学习在 App 的实践和测试应用

人脸检测

唯品会深度学习在 App 的实践和测试应用

AR绘制

唯品会深度学习在 App 的实践和测试应用

系统占用

唯品会深度学习在 App 的实践和测试应用

总体时间消耗

唯品会深度学习在 App 的实践和测试应用

测试

功能测试

普通常规功能测试,不再介绍

性能测试

数据对比如下

唯品会深度学习在 App 的实践和测试应用

唯品会深度学习在 App 的实践和测试应用

唯品会深度学习在 App 的实践和测试应用

唯品会深度学习在 App 的实践和测试应用

唯品会深度学习在 App 的实践和测试应用

自动化测试

为什么要做自动化测试?

  • 避免人工测试产生的错误

  • 记录每一次测试的原始数据,确保测试结果可以重现,以便追踪问题

  • 提供更多的原始数据进行分析为下一步优化提供更多参考

  • 效率提升

测试工具

Farseer

唯品会深度学习在 App 的实践和测试应用

唯品会深度学习在 App 的实践和测试应用

唯品会深度学习在 App 的实践和测试应用

修改

唯品会深度学习在 App 的实践和测试应用

Template Loader 动态参数更新

Macarons

自动化流程测试

唯品会深度学习在 App 的实践和测试应用

性能参数分析

唯品会深度学习在 App 的实践和测试应用

对比历史

异常测试结论提醒

唯品会深度学习在 App 的实践和测试应用

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