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美团到店餐饮算法团队在跨域迁移学习的长期实践中，基于多场景的业务背景，提出了分层信息抽取网络，提升了多场景多任务的建模效果。相关技术方案形成的学术论文已经被国际数据工程会议ICDE 2023收录，本文详细阐述了多场景&多任务学习的解决方案，希望能给从事相关方向研究的同学带来一些帮助或启发。 阅读全文

近日，美团视觉智能部发布了 YOLOv6 3.0 版本，再一次将目标检测的综合性能推向新高。本次更新除了对 YOLOv6-N/S/M/L 模型进行全系列升级之外，还推出了大分辨率 P6 模型。其中，YOLOv6-L6 检测精度和速度超越 YOLOv7-E6E，取得当前实时目标检测榜单 SOTA。本文主要介绍了 YOLOv6 3.0 版本中引入的技术创新和优化，希望能为从事相关工作的同学带来一些启发或帮助。 阅读全文

美团基础研发平台视觉智能部与中科院计算所展开科研课题合作，共同构建大规模数据集Food2K，并提出渐进式区域增强网络用于食品图像识别，相关研究成果已发表于T-PAMI 2023。本文主要介绍了数据集特点、方法设计、性能对比，以及基于该数据集的迁移实验等方面的内容，并对Food2K未来的工作进行了展望。希望能为从事相关工作的同学带来一些帮助或者启发。 阅读全文

外卖场景的用户停留时长低于传统电商，对用户实时需求的理解和反馈有更高的要求。针对业务问题，外卖推荐团队从2021年起开始持续投入，最终摸索出了一套适用于外卖场景的交互式推荐架构和策略，并取得了较好的收益。本文详细介绍了外卖首页Feed在搭建交互式推荐时遇到的挑战和解决思路。 阅读全文

面对在线推理服务使用的GPU资源不断增加、GPU利用率普遍较低的挑战，美团视觉研发团队决定通过模型结构拆分和微服务化进行优化，他们提出一种通用高效的部署架构，来解决这种常见的性能瓶颈问题。以“图像检测+分类”服务为例，优化后的服务压测性能指标GPU利用率由40%提升至100%，QPS也提升超过3倍。本文将会重点介绍推理服务部署架构优化的工程实践，希望对大家能有所帮助或启发。 阅读全文

美团外卖推荐团队在推荐算法的长期落地实践中，针对外卖业务情境化特点对排序模型进行深入探索与优化。本文介绍了面向情境化建模的“情境细分+统一模型”建模思路，通过用户行为序列建模以及专家网络两个模块的优化，实现不同场景间对信息独有性的刻画和信息共性的相互传递，进而提升全部流量效率。 阅读全文

美团到店推荐广告团队在图神经网络的长期落地实践中，思考分析了场景的特点与挑战，针对性地进行了模型设计，并通过大规模训练工具及线上部署优化多次成功落地，带来了线上收入提升。本文主要介绍了大规模图召回技术在美团到店广告场景下的实践经验，包括模型设计思路、模型迭代历程、大规模训练工具以及线上部署性能优化等，希望为从事相关工作的读者带来一些启发。 阅读全文

美团语音交互部针对跨语言结构化情感分析任务中缺少小语种的标注数据、传统方法优化成本高昂的问题，通过利用跨语言预训练语言模型、多任务和数据增强方法在不同语言间实现低成本的迁移，相关方法获得了SemEval 2022结构化情感分析跨语言赛道的冠军。 阅读全文

前不久，美团视觉智能部的8篇论文被多媒体和计算机视觉领域顶会 ACM MM 与 ECCV 收录，本文将快速带你了解这8篇论文的研究成果及其可在内容领域的落地应用。 阅读全文

在传统的客服、IM等场景中，坐席需要花费大量时间回答用户的各种咨询，通常面临答案查询时间长、问题重复、时效要求高等挑战。因而，使用技术手段辅助坐席快速、准确、高效地回答用户的各类问题非常有必要。我们设计并迭代了一套基于检索式对话系统的框架，以推荐回复的方式，基于对话上文为坐席提供候选回复，提高坐席效率进而提升用户体验，在美团众多业务上均取得了显著的效果。 阅读全文

基于美团目标检测模型开源框架 YOLOv6，本文提供了一种通用的量化部署方案，在保持精度的同时大幅提升了检测的速度，为通用检测的工业化部署探索出一条可行之路，希望能给大家带来一些启发或者帮助。 阅读全文

近日，美团视觉智能部发布了YOLOv6 2.0版本，本次更新对轻量级网络进行了全面升级，量化版模型 YOLOv6-S 达到了 869 FPS，同时，还推出了综合性能优异的中大型网络（YOLOv6-M/L），丰富了 YOLOv6 网络系列。 阅读全文

在外卖广告CTR预估建模中，我们依托图技术在场景化上进行了一系列探索。本文首先介绍了使用图网络技术的出发点，然后从特征层面的抽象图关系到子图扩展以及场景感知子图，逐步介绍如何使用图技术建模业务问题，并针对联合训练的线上服务细节及效果进行解释和分析，希望能给从事相关工作的同学带来一些帮助或启发。 阅读全文

美团数据库平台研发组，面临日益急迫的数据库异常发现需求，为了更加快速、智能地发现、定位和止损，我们开发了基于AI算法的数据库异常检测服务。本文从特征分析、算法选型、模型训练与实时检测等维度介绍了我们的一些实践和思考，希望为从事相关工作的同学带来一些启发或者帮助。 阅读全文

今年，美团技术团队有多篇论文被KDD 2022收录，这些论文涵盖了图谱预训练、选择算法、意图自动发现、效果建模、策略学习、概率预测、奖励框架等多个技术领域。本文精选了7篇论文做简要介绍（附下载链接），希望能对从事相关研究方向的同学有所帮助或启发。 阅读全文

粗排是工业界搜广推系统的重要模块。美团搜索排序团队在优化粗排效果的探索和实践中，基于业务实际场景，从精排联动和效果性能联合优化两方面优化粗排，提升了粗排的效果。本文介绍了美团搜索粗排的迭代路线、基于知识蒸馏和自动神经网络选择的粗排优化工作，希望为从事相关工作的同学带来一些启发或者帮助。 阅读全文

搜索相关性用于衡量Query和Doc的相关程度，是搜索引擎的重要环节，本文主要讲述大众点评搜索团队在相关性计算上的技术探索和实践，通过多相似矩阵模型结构、多阶段训练等方法提升预训练模型在相关性问题上的效果，同时解决基于交互的模型在线预测的性能问题，希望为从事相关工作的同学能够带来一些启发或者帮助。 阅读全文

计算机视觉国际顶会CVPR 2022近日在美国新奥尔良召开，今年美团技术团队有多篇论文被CVPR 2022收录，这些论文涵盖了模型压缩、视频目标分割、3D视觉定位、图像描述、模型安全、跨模态视频内容检索等研究领域。本文将对6篇精选的论文做简要的介绍（附下载链接），希望能对从事相关研究的同学有所帮助或启发。 阅读全文

近日，美团视觉智能部研发了一款致力于工业应用的目标检测框架 YOLOv6，能够同时专注于检测的精度和推理效率。在研发过程中，视觉智能部不断进行了探索和优化，同时吸取借鉴了学术界和工业界的一些前沿进展和科研成果。在目标检测权威数据集 COCO 上的实验结果显示，YOLOv6 在检测精度和速度方面均超越其他同体量的算法，同时支持多种不同平台的部署，极大简化工程部署时的适配工作。特此开源，希望能帮助到更多的同学。 阅读全文

端智能，是指在移动端设备运行人工智能（AI）应用的技术。本文主要讲述大众点评搜索场景下，在端侧部署大规模深度学习模型进行搜索重排序任务的实践方案，包括端上特征工程、模型迭代思路，以及具体部署优化的过程，希望能对从事相关领域开发的同学有所帮助或者启发。 阅读全文