Twitter retaille automatiquement les images pour que le flux ait une apparence uniforme, même si l'on peut cliquer pour retrouver le format d'origine. Encore faut-il savoir comment procéder.

Dans un billet, la société explique s'être pendant longtemps appuyée sur la détection des visages, afin que l'image réduite serve de « cadre ». Parce que cette méthode avait ses limites, les méthodes ont changé. L'entreprise table désormais sur des réseaux neuronaux entraînés à reconnaître ce qu'elle nomme le « point saillant » d'une photo.

Elle s'est intéressée à ce que les yeux regardaient le plus souvent dans les clichés, en d'autres termes des heatmaps. Visages, texte, animaux et autres objets et régions possédant un contraste élevé étaient immanquablement regardés en premier.

La société ajoute que la prédiction de point saillant fonctionne très bien, mais se révélait trop lente en production. N'ayant pas besoin de prédiction au pixel près, elle a donc simplifié, optimisé et élagué son modèle, parvenant à des performances en moyenne dix fois plus élevées.

L'entreprise n'est pas peu fière du résultat, montrant une série de différences avant/après. Puisque cette nouvelle méthode est en cours de déploiement sur les versions web, Android et iOS, les utilisateurs ne devraient plus tarder à se faire une idée par eux-mêmes de l'efficacité du changement.