金山 WPS:基于 TensorFlow 的 AI 移动办公
时间:2022-04-01 00:13:55
让 AI 的 才能下沉到更多 挪动终端上, 才气 完整 翻开智能的 设想力。前不久,金山 WPS 与 Google 协作,以 TensorFlow 架构为办公 东西 付与了 AI 算力和 功用。
金山 WPS 与 TensorFlow 协作: 挪动端 布置 AI 的 范例
物体 边沿检测。金山 WPS 设想的 CNN 文档检测 收集, 可让安卓版用户 疾速检测 成果, 主动 判定 边沿并 调解滤镜; 主动 辨认图片 范例。金山 WPS 操纵 TensorFlow Lite 完成了 可以 主动 辨认图片 范例的 OCR 模子, 供给对应的滤镜和 OCR 输入 格局;扫描件 OCR。 接纳 TensorFlow 布置 模子, 能够对文档 完成 扭转 改正、文本行检测等 操纵, 节流 大批文档 编纂 工夫; 天然场景 OCR。 操纵 TensorFlow Lite 将 天然场景 OCR 运转在手机上,使它能在 短期内从 庞大场景中 精确定位 笔墨并 得到 幻想的 辨认 成果;图片转文档的 规划 阐发。金山 WPS 分离 TensorFlow 与 scikit-learn 框架 一同 停止图文 规划 阐发算法,大幅度 低落了算法的研发 本钱。
高功耗、高能耗的 及时 AI 处置在 挪动端成为 能够; 浏览体验 晋级,办公 AI 功用解锁,办公 服从进一步 提拔;WPS 正在 翻开端侧 布置 AI 的 能够性。
金山 WPS 还对多种 机械 进修算法 停止了加 工致合,从 差别 条理优化和 改良了文档转图片、内容检测等 功用, 处理了图片转文档 “乱码” 这一 汗青 困难。
金山与 TensorFlow 的协同 事情, 曾经带来一些在 挪动端办公 范畴的直观 结果:
充足小: 锻炼的 AI 模子 能够很 简单被 紧缩和传输 得手机端,对用户的手机内存 非常 友爱;
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手机机型兼容性好,对安卓 自然 接近:在数十台机型上的 不变性测试都 表示很好;
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挪动 真个 顺应性强:TensorFlow Lite 与 TensorFlow 的过渡 光滑,不会 增长 大批的兼容 本钱;
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TensorFlow 社区 资本 丰硕, 详细的 营业场景很 简单找到 相干参照系,并 进修案例的集成 方法。
起首, 操纵 tf.keras 能够很快 实现深度 收集的构建。在 照相扫描算法中, 开辟者 设想了一个 5M 阁下的 CNN 文档检测 收集;其次,将 tf.keras.Model 供给的 fit_generator 与 tf.data 灵敏 分离,对 锻炼数据 停止预 处置, 按照 营业场景对 锻炼数据 停止分组 界说, 而后 机关 合适的 价格函数。以此优化 锻炼 机能, 不竭地迭代优化算法 结果; 最初,把 营业算法集成到 WPS,在多台旗舰机 长进行 不变测试。针对一些难点 成绩 停止 阐发迭代,直至 不变上线。
那末, 挪动端 友爱的 TensorFlow Lite 又是 怎样被金山 WPS 布置 得手机 真个呢?
以文档 边沿检测为例:
至此, 挪动 AI 的 开辟者 实现了从云端到 挪动 真个 危险一跃。
AI 落地的 本钱 成绩。 处理之道:TensorFlow 可以 处理 手艺或算法 完成 贸易化时 怎样低 本钱地解锁 需要的 成绩,而金山 WPS 能为 手艺 处理 计划 供给 充足大的 贸易落地空间;端侧 AI 的 手艺 积淀 成绩。 处理之道: 协作 以后,金山仍在 霸占 许多 困难, 除 TensorFlow Lite,金山 WPS 研发团队还 把握了几款 挪动推理框架及一些小 范围 收集 设想的 本领;Google 也在发力, 好比 行将推出 TensorFlow 2.0,TensorFlow Lite 将 撑持更 丰硕的 模子运算 方法。
别的,TensorFlow 与金山 WPS 协作的最 粗心义是让 咱们看到:超强算力的 AI 硬件 + 挪动端 友爱的深度 进修框架 + 明晰 普遍的 营业场景,才是 协助更多 开辟者 翻开 设想的 条件。
金山 WPS 在 挪动办公上的 勤奋 完成,使得 挪动 AI 开辟这件事,在 葱翠的生态下 史无前例地 实在起来。
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