GIPHY是GIF和动画贴纸的在线提供商，它认识到向开源社区提供资源的趋势日益明显，推出了“ GIPHY名人探测器”。”

该免费平台由GIPHY研发团队开发，是一个神经网络，使用深度学习模型检测GIPHY上发现的2,300多名名人，包括电影和电视明星，运动员，音乐家和政治家，准确率达98％。当GIF和视频中同时出现多个面孔时，它还可以识别并预测身份。

以娱乐产品为基础

GIPHY一直以娱乐和流行文化为主。GIPHY上大约一半的搜索查询与娱乐行业有关。

GIPHY表示，用户已经享受了所有的GIF，但通常是名人才能获得最多的关注。由于对这种GIF的需求，   GIPHY工作室经常与名人合作制作贴纸，广告和反应。

Celebrity Detector还帮助该公司注释这些娱乐内容，以帮助在公司的内部搜索引擎中找到特定的GIF。

这个怎么运作

名人检测过程包括面部检测和面部识别。当GIF或图像提交给分类器时，它使用称为MTCNN的预训练模型。基于Resnet-50将每个面提交给该神经网络，并使用上述现有数据集进行训练。

他们还使用GMM算法  通过其矢量表示来聚类每个面部。从那里，每个聚类接收聚合预测，该聚合预测是针对聚类内的所有面部计算的，以产生一个或多个名人姓名以及置信度得分。模型的最终输出将这些预测结合在所有集群中。

为了培训深度学习平台，GIPHY的研发团队从其所有平台的前50,000搜索中获得了名人的名字，包括其网站，移动应用程序，与Slack的集成以及与Facebook和Twitter的社交媒体集成。此外，为了验证其名人检测的准确性，他们使用了开源标记的面孔和一个众包标签数据集，大约有1000名受欢迎的Giphy名人。

分享和学习

还有其他平台提供类似的东西，但它们涉及费用，这减少了机器学习和开源社区的访问。通过使性能代码可用，任何人都可以利用该平台进行项目和应用程序。

GIPHY还提供了有关如何在其Github 开源存储库中使用它的更多技术信息  。此外，GIPHY工程团队将在内部使用该平台向其GIF目录添加元数据。他们还计划将模型开源到机器学习社区，以便其他人建立自己的工作或将其集成到他们的项目中要试用他。