文章图片
前言
2019年5月，淘系技术开源了深度学习推理引擎MNN，加入到人工智能开源社区中来。自打开源起，MNN就一直是开源社区的性能标杆之一，是众多后来者的挑战的目标。这固然是来自行业的认可，却也拉开了推理引擎间的性能军备竞赛。这或多或少，背离了我们的初心 —— 人工智能只是工具，靠比拼工具在一时一地的优劣，不能帮助我们繁荣AI应用生态。
帮助MNN不断成长的，除了我们在性能上的不断压榨，还有众多场景的哺育。MNN支撑着阿里巴巴众多的人工智能应用，从电商购物到视频直播，从手机应用到智能汽车；同时，也有越来越多的企业选择MNN，通过人工智能来提升工作能效、优化用户体验。是这些应用，而不是PPT上的性能数据，在你我不经意之间，改变了我们的生活。
为了走出性能内卷怪圈，为了给生态引一泓清流，MNN会陆续为你介绍我们在人工智能应用上的探索。这里的「我们」，不只是阿里巴巴，也包括身为MNN用户的你。
优酷体育：宅家街舞AI私教？！ 今年的疫情对许多行业都产生了深远的影响，这其中就包括运动健身。宅家胡吃海塞，不能去健身房挥汗如雨，沉积的脂肪都堆在了大腿和肚腩上。俗话说，三月不减肥，四月徒伤悲，五月不减肥，六月徒伤悲…就算宅家，也不能被封印在床头！生命！在于运动！
然后你看了看家里的跑步机。
文章图片
是这样？
文章图片
或者是这样？
除了器械，家庭健身需要专业的运动指导，更需要优质的内容，让运动本身不再乏味和无趣。优酷体育AI操房，作为中国首家家庭智能操房平台，连接了硬件产商、健身机构和运动达人，通过游戏互动，带你玩转运动 —— AI操房通过摄像头捕捉用户动作，通过算法实现动作量化分析，再结合上游戏化的方式，把反馈投屏到电视上，让用户的跳操不再枯燥乏味。
文章图片
为了指导用户做出动作并打分，我们要先根据原始视频设定动作示意和打分标准。运营同学会在AI操房的后台，从原始视频中选出关键帧，根据视频骨骼点信息生成动作示意图和描述文件。
文章图片
在进入操练前，动作描述文件会和视频一同下载下来。在视频播放的同时，摄像头会捕捉用户的动作。关键帧的前后一段时间都会作为对应动作的得分区间。我们会在得分区间内持续比较用户和视频的动作差异，给出miss、good、perfect等反馈，并打出分数。区间内的最高得分会保留为动作的最终得分，参与总得分的计算。
文章图片
这样，就算宅在家里，也能练起街舞了。谁说下一届「这！就是街舞」的冠军，就不能是你呢？
整套方案基于平台化思维，分为前端用户流程和动作编辑后台，整套流程完全开放，可以提供给健身机构或者KOL，产出定制化的AI操房，创造更多的玩法。整套方案还可以无缝迁移到OTT，为OTT用户提供服务。
有意向与优酷体育进行合作的智能硬件产商、科技和AI算法平台、健身机构和健身内容创作者们，请发邮件至：zr162261@alibaba-inc.com ，与优酷体育共创AI健身操房，做大！做强！
陌陌：直播互动「心」姿势 陌陌在人脸识别、人脸关键点、表情识别、手势识别、身体关键点算法上，有长足的积累。在直播中，陌陌基于人脸识别、人脸关键点，加上渲染、磨皮、美白等技术，为主播实现美颜、眼妆、贴纸等一系列特效；在拍摄器里，陌陌基于人脸关键点，来识别表情和睁闭眼，实现了一系列的特效玩法，比如眨眼识别的眨眼星星特效、嘟嘴识别的吹蒲公英、吹泡泡等。
最初，陌陌并没有使用MNN推理引擎，由于客户端上人脸检测、人脸关键点等模型推理和特效渲染都需要占用大量CPU和内存，CPU和内存成为了更多模型和特效应用的瓶颈。在全面升级到MNN推理引擎之后，推理速度和内存占用上都有了明显的优化。这样，客户端上就可以放心添加更多功能模块了。
文章图片
为了增加主播和粉丝的互动，让直播更加有趣，陌陌在直播中推出了送礼物比心的互动玩法 —— 当粉丝给主播送出礼物后，主播可以做出比心手势表示对粉丝的感谢，在客户端识别出手势后，会触发粉丝送礼物的特效。
文章图片
技术小哥哥素颜出镜比心
功能上线后，使用过的主播都夸效果好，直播间的粉丝数有明显的提升，主播和粉丝之间的互动更多了，粉丝刷礼物也更积极。
后续，陌陌还会在直播间和拍摄器里设计出更多好玩的特效和互动，期待你的体验~
智能应用长征 人工智能可以优化原有流程的体验，也可以开创出全新的玩法，但目前，智能应用的开发流程还很长，整体门槛比较高。
文章图片
要打造一款有用、有趣的人工智能应用，你需要对人工智能和业务场景都有必要的认知，才能将有效融合两者。同时，你需要为模型训练收集大量的数据，并对数据做出必要的清洗和标注。之后，在众多模型结构中找到适合业务的，经历漫长的训练、验证迭代，得到模型后还需要做必要的优化、压缩。
产出模型并不是端侧AI应用的终点，恰恰是起点。以视觉类应用为例，可能90%的工作量都在模型训练之后 —— 适配iOS、Android的相机输入，图片增强特征、裁切、转换，推理结果过滤、提炼，结合物料渲染上屏。工程链路很长，涉及到的移动端编程、图片处理、渲染绘制，还分别要求不同的专业技能。
预告
如何降低人工智能应用的门槛、提升人工智能的研发效率，想了解淘系的实践经验吗？
号外：MNN官网全新上线，下周，将有重磅消息推出，敬请期待哦~也可以点击“阅读原文”进入MNN官网（http://www.mnn.zone/），提前尝鲜。
也可以添加淘大橙微信（TaoTech001）随时获得最新资讯！！！
文章图片
?拓展阅读
文章图片
【人工智能|聊一聊MNN在端智能生态中的应用】
文章图片
文章图片
作者|陈以鎏（离青）
编辑|橙子君
出品|阿里巴巴新零售淘系技术
文章图片
文章图片
推荐阅读
- 广告|预训练技术在美团到店搜索广告中的应用
- 深度学习自学笔记|深度学习+pytorch自学笔记（四）——softmax回归
- 动手学Pytorch|[Pytorch]＜动手学深度学习＞pytorch笔记-----SoftMax回归
- Pytorch|Pytorch中的torch.gather函数详解，从抽象到具体
- 算法|基于pytorch手动实现softmax回归
- Pytorch学习笔记|【Pytorch学习笔记】2.动手生成计算图——将Tensor间的计算流程和梯度传递可视化，使用torchviz生成计算图
- Pytorch学习笔记|【Pytorch学习笔记】3.温习matplotlib——实用的 matplotlib.pyplot 预览图片类数据集的方法（以FashionMNIST为例）
- Pytorch学习笔记|【Pytorch学习笔记】1.Python的yield和next是什么（为什么常用来读取数据（DataLoader）？）
- 论文阅读笔记|【Paper Reading】自注意力机制以及在Alphafold2中的应用