转转风控「违禁物品识别」的架构演进史

互联网交易平台，违禁物品的泛滥是一个需要时刻警惕的问题。对于一家平台来说，打击违禁物品不仅是维护商业秩序的需要，也是履行社会责任的体现。但传统的违禁物品识别方式，却面临着效率低、准确性差等诸多问题，已经无法满足当下平台业务发展的需要。

转转作为国内领先的二手交易平台，有着丰富的风控经验和技术积累。在违禁物品识别领域，转转风控团队通过不断探索和创新，构建了一套独具特色的风控体系，为平台的健康发展保驾护航。

1.0 版本：传统图像分类模型

转转风控「违禁物品识别」的 1.0 版本，采用传统图像分类模型。该模型基于 ResNet 等预训练网络，通过微调来完成违禁物品识别的任务。

传统图像分类模型的特点是简单易用，训练速度快。但由于模型结构固定，一旦需要新增分类，就需要重新训练整个模型，这导致了模型迭代周期长、成本高的问题。

2.0 版本：可插拔式模型架构

为了解决 1.0 版本存在的模型迭代周期长、成本高的缺点，转转风控团队在 2.0 版本中采用了可插拔式的模型架构。

该架构将模型分为基础模型和分类头两个部分。基础模型负责提取图像特征，分类头负责将图像特征分类到不同的类别中。这样一来，当需要新增分类时，只需要修改分类头即可，无需重新训练整个模型。

可插拔式模型架构大大缩短了模型迭代周期，降低了模型训练成本。同时，该架构还支持灵活添加分类，极大地提高了模型的扩展性。

3.0 版本：孪生网络模型

随着转转平台业务的不断发展，对违禁物品识别的要求也越来越高。传统的图像分类模型，已经无法满足平台的需要。

在 3.0 版本中，转转风控团队采用了孪生网络模型。该模型由两个相同的网络组成，分别提取图像的全局特征和局部特征。全局特征代表图像整体的特征，局部特征代表图像局部区域的特征。

通过融合全局特征和局部特征，孪生网络模型可以更准确地识别违禁物品。同时，该模型还具有鲁棒性强、泛化能力好的优点。

4.0 版本：多任务学习模型

在 4.0 版本中，转转风控团队采用了多任务学习模型。该模型除了完成违禁物品识别任务外，还同时完成了图像分类、目标检测等其他任务。

多任务学习模型可以利用不同任务之间的相关性，提高模型的性能。同时，该模型还可以降低模型的训练成本和部署成本。

5.0 版本：迁移学习模型

在 5.0 版本中，转转风控团队采用了迁移学习模型。该模型基于在 ImageNet 等大型数据集上预训练的模型，通过微调来完成违禁物品识别的任务。

迁移学习模型可以利用预训练模型的强大特征提取能力，提高模型的性能。同时，该模型还可以降低模型的训练时间和训练成本。

结语

通过不断的探索和创新，转转风控「违禁物品识别」已经发展到了 5.0 版本。该模型架构具有快速迭代、控制成本、灵活添加分类等特点，可以满足转转平台业务发展的需要。

未来，转转风控团队将继续探索和创新，进一步提升「违禁物品识别」模型的性能和效率，为平台的健康发展保驾护航。