(2)对便宜好货和阿里妈妈的广告图片进行扫描，运营根据扫描结果进行手动商品下线；
(3)最新一版的模型在首猜达到了95%的精确率，召回率为94% 。
目前，恶心图的精确率和召回率都达到了要求 。在图像质量维度上，淘宝对素材质量有以下诉求：
(1) 电商图像信息表达准确度要高（卖家秀和买家秀差异吐槽，误导购买的平台风险）
(2) 高质量图片的转化效率更高；
(3) 不同场景运营标准和颗粒度差异 。


因此，我们打造了一个水滴平台，对于各个业务方关注的图像质量问题，比如清晰度、牛皮癣、拼接图、白底图、多主体、插画图、纯色背景图、低俗、恶心图等等，利用各任务间的共享特征、以及海量的无标签数据，通过multi-task learning提高图像任务的识别精度同时加快模型迭代的效率、减少数据标注量 。目前已用于素材质量检测、基于视觉的自动化测试、基础处理（空窗、天坑、错误页）等方面 。

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