1. 项目介绍 1.1. 项目描述 对图像中出现的预定义的水印进行检测，得到类别和位置信息。 1.2. 项目价值 视频内容理解的基础和刚需服务，可用于判黑、辅助限流、辅助cp搬运号识别、自动除水印等等 1.3 项目应用 算法开发，线上服务支持8个业务方 1.4. 担任角色 项目独立负责人，负责水印检测服务的代码开发。2. 项目框架 1.1. 整体框架 * 模块一：训练样本自动生成。使用图层混合的方式自动生成训练样本。 * 模块二：神经网络模型训练。使用YOLO v5作为基本模型，吸收先进学术成果，提升模型效果。 * 模块三：服务优化。使用颜色-空间特征过滤等方式提升测试阶段模型性能。 2.2. 难点 * 数据获取和标注成本最小化->训练样本自动生成 * 小logo、透明logo检测难度大->模型优化 * 相似logo干扰严重->模型优化 * 保障极小占比的准确率和和服务高并发->服务优化