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