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热门文章 2023-06-04 10:00:07 0

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1. 打造爆款真正的爆款，天然就是爆款，就像丑小鸭能成为天鹅是因为它生来便是天鹅，所以商家们能做的就是把商品进行包装，雕琢。爆款是有共性，而打造爆款最简单直接的引流方式，它能给店铺带来流量同时还能提升转化率。可以使用生意参谋和将军令里面的商品数据结合淘宝直通车进行打造。2. 金牌卖家在服务和口碑以及成交这三点都表现不错的卖家，会获得淘宝给予的“金牌卖家”的标志。在同样进行商品上架的时候，就不需要吸引顾客进行购买。因为“金牌卖家”的流量和吸引力会比一般普通卖家要高，那获得的流量也就比一般卖家多得多，并且“金牌卖家”可以用的方式的也有很多，比如新品便签、公益宝贝等。3. 淘宝直播淘宝直播是与时俱进的一个产物，是当下最热门的内容营销方式，随着电商的发展，人们已经不满足于仅仅是商品的图片，逐渐更加关注直播内容了。淘宝直播是手淘流量中占比较大的流量渠道，卖家需要先开通微淘，还要等级过关才能开通直播，获得浮现权后才可以在手淘首页中获得展现，以此来获得公共区域的流量。4. 微淘微淘是淘宝发展内容电商的战略入口，是以粉丝经济为纽带的自媒体平台，是一个卖货的内容生态闭环，可以直接引导到店，产生交易。微淘作为内容营销的一种，可以引来大多数的流量，店铺的微淘是粉丝根据地，是内容的兵营，更是品牌的孵化基地，是店铺的集中体现，同时也是店铺的联动点和落脚点。在外，优质的微淘内容会被平台抓取，从而获得公域流量的提升；在内，对店铺内的粉丝进行营销可以获得私域流量和转化率的提高。淘宝引流打开了入口，摸到了门道，对于商家运营店铺会有很大的帮助。淘宝平台的引流方式多种多样，站外的推广渠道也有很多，但追其根本吗，商家还是要做好自身店铺商品的优化，这样才能有效的形成转化。

大淘宝技术斩获NTIRE 2023视频质量评价比赛冠军（内含夺冠方案）

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近日，C【【微信】】ssessment of Video Enhancement Challenge比赛结果公布，来自大淘宝音视频技术团队的同学组成「TB-VQA」队伍，从37支队伍中脱颖而出，拿下该比赛（唯一赛道）冠军。此次夺冠是团队继【【微信】】21世界编码器比赛、C【【微信】】压缩视频超分与增强比赛夺魁后，再次在音视频核心技术的权威比赛中折桂。

赛事介绍

C【【微信】】 (New Trends in Image Restoration and Enhancement workshop and challenges on image and 【【微信】】) 是近年来图像和视频增强处理领域最具影响力的全球性赛事。今年（2023）的赛事包括【【微信】】ideo Enhancement Challenge（视频质量评价，VQA）、【【微信】】resolution、image shadow removal、【【微信】】、image denoising等，覆盖许多图像和视频增强处理的经典任务。

由上述竞赛不难看出，视频增强处理已经在学术界大量研究并在工业界得到广泛应用。随着互联网视频化的深入，越来越多的UGC（user generated content）等非传统广电视频（包括但不限于短视频、直播等）在互联网平台上被生产或播放，并大都经过增强处理。自然地，如何有效地衡量增强处理后的视频质量就成为一项重要且紧迫的任务。

因此，VQA竞赛应运而生，并由NTIRE于今年首次举办。主办方构建了包含1,211个真实应用场景的视频的数据集，对其进行包括色彩、亮度、和对比度增强、去抖动、去模糊等增强处理，并对处理后的视频进行打分作为GT（ground truth）。参赛者设计方案对上述视频进行打分，与GT更为接近（使用相关性作为衡量指标，包括SRCC和 PLCC，是业界最常用的指标，更高的SRCC和PLCC表示与GT拟合程度更高）的参赛者名次更好。

本次竞赛由苏黎世联邦理工学院计算机视觉实验室主办，仅有唯一赛道――无参考视频质量评价，云集了国内外几十只参赛队伍，包括字节、快手、网易、小米、Shopee等知名科技企业，北京航空航天大学、新加坡南洋理工大学等高校均有参赛。经过激烈的角逐，大淘宝音视频技术的参赛队伍「TB-VQA」在唯一赛道夺冠，在Main Score、SRCC、和PLCC三项指标均胜出。表1. C【【微信】】 2023 VQA比赛排行榜

值得一提的是，本次比赛的冠军是大淘宝音视频技术团队继【【微信】】21世界编码器比赛、C【【微信】】压缩视频超分与增强比赛夺魁后，再次在音视频核心技术的权威比赛中取得佳绩。团队在视频编码、视频增强处理、视频质量评价、以及视频传输等视频核心技术领域均有布局，一些技术突破发表在CVPR、ICCV等计算机视觉和视频领域的顶级会议，在上述比赛取得出色成绩，也是团队长期以来持续投入和不断创新的阶段性成果。在视频编码方面，MSU（莫斯科国立大学）世界视频编码器大赛是视频编码领域最权威的全球性顶级赛事，迄今已由MSU的Graphics & Media Lab连续举办了二十三届，其评测报告被业界广泛认可，吸引了包括Google、Netflix、Intel、Nvidia、腾讯、字节、华为等国内外知名科技企业参与，代表了行业发展的风向标。大淘宝音视频技术团队自研的奇点编码器S265和S266，相比业界流行的开源编码器x265、VVEnC等，在编码速度、编码质量、和编码延时等多方面均有明显突破，并联合阿里云视频云团队参加了【【微信】】21连续两届比赛，取得多个赛道第一。S265已经全面应用于包括淘宝直播、逛逛、首页信息流在内的大淘宝内容业务，经过奇点编码器压缩后，普通手机在3G网络也可顺滑播放720p的高画质，最新发布的手机甚至可支持4k 30FPS超高清直播。在视频增强处理方面，C【【微信】】压缩视频超分与增强比赛自2020年起已举办三届，在工业界和学术界均产生了重大的影响，吸引了包括腾讯、字节、华为等知名科技企业，中科院、北大、港中文、ETH等科研机构参赛，其中很多参赛者都是连续参赛，竞争激烈。C【【微信】】压缩视频超分与增强比赛包含三个赛道，分别是：

赛道1：针对视频编码的高压缩比带来的失真的视频恢复问题;
赛道2：在赛道1的基础上，同时处理高压缩和2倍超分问题。;
赛道3：在赛道2的基础上，进一步探索4倍超分问题。

其中，Track1和Track2的问题已经在工业界得到广泛应用，将视频还原到理想视频的画质能够大幅提升人眼感官，吸引人们的观看意愿。经过激烈的角逐，大淘宝音视频技术团队自研的视频超分方法TaoMC2，取得了三个赛道两冠一亚（赛道3亚军）的成绩。相关视频增强技术目前已广泛应用于点淘、逛逛在内的所有大淘宝内容业务，支持直播、短视频的实时和非实时转码过程中的画质增强；相关超分辨率技术也广泛用于诸如弱网等场景下的低分辨率视频传输、保障低传输带宽下的高分辨率的用户播放画质体验。后文分享我们的具体的方案――

参考方案视频质量评价按照对参考视频可用性一般可以分成三类：全参考视频质量评价、部分参考视频质量评价、和无参考视频质量评价 [1]。由于视频增强场景不存在完美的参考视频，因此更适合采用无参考视频质量评价方法。无参考视频质量评价作为质量评价的主要研究方向之一，在过去的几年里得到了广泛的关注。主流方法有：基于图像识别 [2] 或者图像质量评价 [3] 任务的预训练模型来提取视频的帧级特征、考虑时序上的相关性回归特征或者进一步结合时域特征 [4] 、以及针对视频失真进行端到端的特征表征学习 [5] 等。

我们提出的方法基于 [5] ，并且考虑到近年来Swin Transformer在CV领域取得巨大成功，使用Swin Transformer V2替换较为传统的卷积神经网络（CNN）骨干网络ResNet提取空域特征。同时，为了更好融合时空域特征，在时空特征融合模块中，我们引入了一个 1×1 卷积层，它加深了从预训练网络的中间阶段提取的空间特征，以弥补浅层和深层特征之间的差距。此外，为了解决常见的质量评价数据集规模过小、大模型容易过拟合的问题，我们同时在空域和时域两个维度进行数据增强，提高模型性能。

?模型设计

图1示出了所提出的无参考视频质量评价模型的框架，包括空域特征提取模块、时域特征提取模块、和时空特征融合回归模块。具体来说，空域特征模块提取空间失真相关特征，时域特征提取模块提取运动相关信息，并且，考虑到运动信息对失真感知的影响，我们进一步融合时空域特征，然后通过特征回归映射到最终的质量分数。

图1. VQA模型的网络架构示例。

空域特征提取

语义特征作为重要的空域特征经常用于质量评价，其描述图像中物体的物理特性、物体之间的时空关系、以及物体的内容信息等，属于图像的高维特征。对于不同的图像内容，语义特征会影响人眼的视觉感知：人眼通常无法容忍纹理丰富的内容（例如草坪、地毯）的模糊，而对纹理简单的内容（例如天空、墙面）的模糊相对不敏感。综上考虑，我们利用从预训练的Swin Transformer V2 [3] 网络倒数第二层Transformer模块输出的特征作为帧级的空间域特征，如图2公式所示：

图2. 语义特征。

其中，表示从第个视频片段的第帧获取的语义特征，表示级联算子，表示全局平均池化算子，表示Swin Transformer V2最后第层的特征图。