夏末翻箱倒柜？其实靠一双鞋就能“一键换季”

独立董事包括：夏末王金生、李琪、李潇潇。

值得一提的是，翻箱格拉姆矩阵的数学意义使得其可以很好地捕捉激活值之间的相关性，所以能很好地表现图片的风格特征。GoogLeNet属于Google的Inception系列，倒柜用了比较花式的网络设计，旨在减少网络的运算量，加快训练。

这篇文章里面介绍的方法有两个非常重要的trick：其实颜色重平衡（Classrebalancing）我们都知道，各个颜色在全世界所有彩色照片里面的分布是不一样的。作者在这篇文章里提出了一个折中的做法：双鞋我们可以调整Softmax函数的temperature，然后再求新的概率分布的均值。实现视频风格化的难点在于：换季像图像风格化这样的重型应用，换季如果要在手机上做到实时效果，需要有非常多工程上的优化和算法方面，在尽量不影响效果的前提下减少网络的参数量。

而且，夏末上色后的图片有时会出现一小块突兀的patch。我相信随着社会对深度学习的热情越来越大，翻箱更多有趣的成果会不断产生。

但与普通线性模型不同，倒柜深度神经网络可以拟合对抗训练可以很好的解决这个问题，解决方式是生成对抗样本，使得网络对对抗样本的容忍性更强些。

在算法方面，其实继续提高图像识别准确率和召回率，其实我们的愿景是完全解放审核人力，我们也将往审核之外的其他方向扩张业务，如人脸识别，增强现实等，提供更直接，高效和多样化的任务。双鞋我们的使命：用我们的产品让人们生活的更加美好幸福。

广东福临门世家智能家居董事长亲临会议现场，换季见证了这一荣耀时刻，脸上洋溢着自豪与喜悦。福临门匠人们对每一个零件、夏末每一道工序、夏末每一扇门窗细节都精心打磨、专心雕琢、用心打造，苛求产品品质，呈现良好门窗隔热、防晒、隔音效果，给消费者营造恒温、安静、舒适的家居生活空间。

翻箱我们的愿景：让更多家庭用上恒温健康门窗。在保证良好的可见光透过率的同时，倒柜具有优异的阳光控制和保温隔热特性。