Twitter、投稿の画像トリミングを人工知能で従来より高速・適切に
米Twitterは1月24日（現地時間）、ツイートされる画像の新しいトリミング方法について説明した。人工知能を採用し、従来よりも適切にトリミングできるようになったとしている。
トリミング改善例（下が新しい方法によるトリミング）
Twitterでは2011年から画像を投稿できるようになっている。1日当たりに投稿される画像は数百万件に上るという。ユーザーは多様なサイズ・解像度の画像を投稿しており、Twitterはこれらを見やすくするためにトリミングしている。
従来は、顔認識技術を使って画像の中で最もはっきりしている顔を中心にトリミングしていた（顔が含まれない画像の場合は画像の中心を基点にしていた）。
新しい方法では、人が画像を見た時に一番初めに目がいく部分を中心にトリミングする。そのために、視覚的に目立つ部分を把握する「視覚的顕著性」の研究データを自社のニューラルネットワークやアルゴリズムに学習させた。
視覚的顕著性予測ネットワークが検出する「人の目が行く部分」の例
このネットワークは精度は高いが解析に時間がかかったため、「知識の蒸留（knowledge distillation）」と呼ばれる手法で改善することで実用レベルにした。
その結果、トリミングを従来より10倍高速化でき、画像がアップロードされるとすぐに、視覚的顕著性を把握してトリミングするようになったという。
詳細は日本語による公式ブログを参照されたい。
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