12 05 项目例会
2016-12-05 21:54:38 0 举报AI智能生成
在今天的12月5日，我们召开了项目例会。会议的主要目的是讨论项目的进展情况，解决存在的问题，并确定下一步的工作计划。首先，项目经理对项目的总体进度进行了汇报，他表示项目正在按计划进行，但在某些环节上存在一些延误，需要我们共同努力解决。接着，各小组负责人分别就自己负责的部分进行了详细的介绍和分析，大家对已经取得的成果表示肯定，同时也对存在的问题提出了自己的看法和建议。在讨论环节，大家积极发言，热烈讨论，共同寻找解决方案。最后，项目经理根据大家的讨论结果，制定了下一步的工作计划，并强调了各项工作的重要性和紧迫性。会议在充满激情和活力的气氛中结束，大家都表示将以更高的热情投入到接下来的工作中。
作者其他创作
大纲/内容
项目例会
黑镜项目
人员
客户端：@nickxiao @ferrisfeng
后台：@dongqin
SDK:@scorpioguo@quentinyu(余宗桥)@winfredsun(孙星)
产品：yulchen
12月02日目标
AR技术流程
前后台跑通
完成
ARSDK
特征点标记
相机取景框
Marker评分
延期到12月14日
12月09日目标
终端团队
业务流程跑通
协议调通，但体流程不够顺畅，延期一周
SDK团队
云端
新服务基本搭那建完成
新版算法SDK工程化，待合入后台服务器
支持实时注册（1S内生效）
支持动态分组
整体检索耗时优化到200ms内（不包括特征提取）
移动端
特征压缩代码合入到移动端（平均20K以内，挑战5K）
neon指令加速，特征码提取300ms降低到200ms
12月16日目标
Demo体验完善
遗留问题
稳定性
解决Crash
扫描界面卡顿
图片压缩Android改成同步
交互实现与优化
mark注册
mark上传
远程识别
mark下载
本地识别
追踪
标签
新建标签
显示标签
拉取标签
后台团队
交互协议输出文档
错误码整理输出，今天输出完成
最新算法合入后台服务，修复Bug，提供测试环境
实时注册周三可用
Marker匹配算法性能优化
移动端与后台新服务联调
12月23日目标
完整的体验Demo
后续工作
识别效果评价标准确认
优化识别效果方案
与手Q对齐AR工作分工
上传Mark预处理
本块判断图片清晰度
陀螺静止等
性能问题
Android32位有性能问题，年后启动
iphone5S 以上性没有问题
识别率
亮风台识别率只有10%
考虑对图片做裁剪，验证识别率能不能提升
在IOS Demo上作验证，比较识别率
边缘识别优化启动
@scorpioguo
实现有难度，暂缓
扫描人脸，找到个人资料与人脸的
待排期
分布式检索
人脸聚合
SDK:jasoncjwang & jerolinli
客户端：anlan
产品：harvey
后台：yark
终端目标
12月2日
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12月5日发出
12月5日
人脸聚合_产品方案输出并开始首轮评审。 @Harveyzhu
12月9日
人脸聚合_完成首轮算法训练，输出首版模型，完成聚类与识别算法对接 @jasoncjwang
效果
聚类效果很大提升
召回率偏低
性能
内存200M
模型40M
人脸检测性能较差30秒
12月16日
识别效果达到iOS效果
优化召回率
12月26日
Android版SDK完成
识别效果向iOS10对齐
暂不包括特征压缩（4K）
不支持增量添加图片
性能&耗电后续优化
优化性能
后续跟进
风险
聚类性能较差，需要优化
1月6日
IOS版SDK完成
考虑到性能，Android/iOS不是一套代码，后续考虑统一
1月16日
实现能完整体验的离线版Demo（双平台）
本周五确定产品形态@harvey
后台目标
12月23日
产品方案确认
1月13日
技术方案确认
终端技术方案
人脸检测
FR100:成熟算法、多业务已上线，但召回率偏低
FR200:新算法，Android已经通过测试，iOS仍需工程化修复一些Crash问题，召回率相对较高
图片较大时耗时较长
人脸配准
FR400:成熟算法，多项业务已上线，高精度，速度略慢
FR500:成熟算法，多项业务已上线，精度还不错，速度极快
特征提取
版本较多，需要针对手空做定制化训练
一次模型训练需要一周左右
特征压缩（4K->1K）
实际耗时待定
人脸聚类
现成算法，但特征提取模型更换后需要重新调参
后台技术方案
方案输出要考虑的
SDK性能和效率
终端代码迁移到后台工作量
聚类算法是否支持增量添加图片
需解决问题
大图片性能较差，某些图片可能会花两分种
前后台特征数据复用
人脸识别
SDK：little 后台：yark 终端：welkin linsey
当前进展
iOS
Demo已经实现
Android
计划待定
需细化工作
需求视觉已完成
跟7.2版本？
照片标签
产品：Harvey
终端：welkin hank SDK:scorpioguo
目标
针对200个标签库，进行分类
本周提供标签，下周提供学习样本
200个标签需2W张样本
不低于竞品的能力
12月底实现终端分类demo
SDK进展
已提供SDK Demo
召回率较高90%
准确率80%左右
用户感知比较明显，需优先改进
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