Twindesign / 123RF Funkcija samodejnega obrezovanja Twitterja deluje kot omejitev števila tweetov, da ohrani slike na platformi za mikroblogiranje skladne s preostalim virom - zdaj pa je Twitter zaradi umetne inteligence boljši pri teh posevkih. Twitter zdaj uvaja pametnejši samodejni pridelek, ki temelji na nevronskih omrežjih, je družba objavila v svojem blogu 24. januarja.
Prejšnja funkcija samodejnega obrezovanja je delovala z uporabo zaznavanja obrazov, da so obrazi ostali v kadru. Ko na sliki ni bilo zaznanih obrazov, bi programska oprema preprosto obrezala predogled v sredini, medtem ko klik na sliko omogoči uporabnikom, da vidijo celoten posnetek. Twitter pravi, da bi možnost obrezovanja brez obrazov pogosto privedla do nerodnih posevkov, medtem ko včasih programska oprema ne bi pravilno prepoznala obrazov.
Da bi popravili te nerodno obrezane predoglede, so Twitterjevi inženirji uporabili tako imenovane vidne slikovne zemljevide za usposabljanje nevronske mreže. Izstopajoči zemljevidi s pomočjo sledilcev očesa določajo področja slike, ki najbolj ujamejo pogled gledalca. Prejšnje raziskave na tem območju so pokazale, da se gledalci običajno osredotočajo na obraze, besedilo, živali, predmete in območja z velikim kontrastom.
Twitter je prejšnje podatke uporabil za usposabljanje programa, da bi razumel, katera področja slike so najpomembnejša. Z uporabo teh podatkov lahko program prepozna te funkcije in samodejno obreže na mestu, ki bo pustilo najbolj vizualna območja znotraj pridelka.
Toda Twitter ni bil narejen - čeprav programska oprema za vidnost deluje dobro, je tudi počasna, kar bi preprečilo objavljanje tweetov v realnem času. Da bi problem neprijetnega pridelka rešil brez upočasnitve, je Twitter znova izpopolnil program z dvema različnima tehnikama, ki sta desetkrat izboljšali hitrost. Prvi je usposobil manjše omrežje z uporabo prvega dobrega, a počasnega programa, da bi pospešil te pridelke. Nato so programski inženirji določili številne vizualne točke, ki jih je treba preslikati na vsako sliko, pri čemer so učinkovito odstranili manjše in manj pomembne vizualne znake, hkrati pa ohranili največja območja nedotaknjena.
Prej 
Po Nastala programska oprema omogoča objavljanje slik v realnem času, vendar z boljšimi pridelki. V skupini slik pred in po Twitter Twitter prikazuje slike z obrazi, ki jih prejšnji sistem ne bi zaznal pravilno obrezanih na obraz in ne stopal. Drugi primeri prikazujejo slike predmetov, ki so bili izrezani v prvem programu, ker niso sedeli na sredini slike, ampak so bili primerneje obrezani s posodobljenimi algoritmi. Drug primer prikazuje program, ki prepozna besedilo in prilagodi obrezovanje, tako da vključuje znak.
Posodobljeni algoritem obrezovanja se globalno že uvaja v aplikacijah za iOS in Android ter v Twitter.com.
