拍圖購——最智能，最易用的拍圖搜衣應用

Facebook用戶每天產(chǎn)生2.5億張圖片，YouTube用戶每天上傳90萬小時的視頻。隨著移動互聯(lián)網(wǎng)的飛速發(fā)展，這些數(shù)字會繼續(xù)以非線性的速度增長。這樣就催生了用戶在這些海量數(shù)據(jù)里搜索的需求。在未來的五到十年里，用戶對圖像和視頻的搜索量將有望超過文本的搜索量。

另外一方面，圖像和視頻有著比文本更豐富的表現(xiàn)力，比如，你在街上看見一妹子，穿了一條很漂亮的白色帶褶皺的修生長裙。你很想上前去問一下，但是你還是害羞，最后作罷。馬上掏出手機用搜索引擎搜了一下關鍵詞“白色褶皺 修生長裙”，結果返回的都是帶有這些關鍵詞的文本信息，顯然滿足不了你的要求。于是你不甘心，轉到一家電商網(wǎng)站，搜索同樣的關鍵詞，結果出了一大堆的長裙，于是你一個又一個的看，結果可想而知。這樣類似的場景還發(fā)生在追影視劇，看時尚雜志——很想知道明星的穿衣哪兒有賣。

成都有一群聰明年輕的創(chuàng)業(yè)團隊，為了解決上述問題，歷經(jīng)半年的研發(fā)，推出了一款簡單智能的拍圖搜衣應用，拍圖購。通過這個應用，你只需要拍照或上傳圖片，應用會自動搜索全網(wǎng)的電商數(shù)據(jù)，找到最相似的衣服給你。整個過程無需人工交互，簡單易用，搜索結果也可全可點。

團隊負責人方育柯博士，給我們介紹了拍圖購背后的技術。他說，“我們使用了曾經(jīng)在2012年imagenet比賽中獲得冠軍的AlexNet模型訓練我們的圖像特征，其本質是卷積多層神經(jīng)網(wǎng)絡。這個模型能夠自動學習衣服的結構，紋理和顏色特征，并且效果非常好。

團隊技術負責人廖博森同時還告訴我們，在產(chǎn)品交互上，我們做到盡可能地簡單易用。用戶只需要上傳圖片，系統(tǒng)會自動分析圖片中的目標衣服，去除背景干擾，提取衣服特征，最后搜索排序，返回結果。使用非常簡單，很多競爭對手會為了提高搜索質量，讓用戶選擇性別，款型；添加文本標簽，比如紅色花紋，小水滴形狀，有褶皺等，過程很繁瑣，非常影響用戶體驗。而我們把這一切都交給機器自動去完成，團隊推崇技術至上的理念，盡量通過技術去解決這些問題，努力打造一款簡單智能的圖像搜索產(chǎn)品，真正帶給用戶愉悅可信賴的使用體驗。

在談到團隊的時候，方博士告訴我們，目前團隊有12個兄弟，其中絕大多數(shù)都是程序員，而他自己也是一個骨灰級的碼農(nóng)，曾經(jīng)在華為大數(shù)據(jù)部門擔任架構師，長期從事大數(shù)據(jù)，圖像處理和神經(jīng)網(wǎng)絡的研究和應用。團隊的技術負責人廖博森，之前在人民搜索擔任高級搜索工程師，隨后在newegg擔任數(shù)據(jù)挖掘技術專家，也在成都的明星創(chuàng)業(yè)團隊camera360擔任大數(shù)據(jù)資深工程師。他還補充到，相比北上廣，成都人才相對缺乏，但是他們本著務實的態(tài)度，不比明星陣容，全身心聚焦在用戶和產(chǎn)品上。畢竟用戶不關心你是誰，只關心你做得東西好不好。

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