美团技术团队

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。

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。

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。

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。

美团代码托管平台经过长期的打磨，完成了分布式架构的改造落地，托管数以万计的仓库，日均Git相关请求达到千万级别。本文主要介绍了美团代码托管平台在迭代演进过程中面临的挑战及解决思路。

新春将至，一年一度的美团技术年货来了！祝愿大家在新年里，诸事顺遂、健康平安。这本电子书内容覆盖算法、前端、后端、数据、运维/安全等多个技术领域，希望能对同学们的工作和学习有所帮助。

美团开放平台为整个美团提供了20+业务场景的开放API，为了使开发者能够快速且安全的接入美团开放平台，美团开放平台提供了多种语言的SDK来提高开发者的接入效率。

时光匆匆，就要跟2022年说再见了！2013年12月4日，美团技术团队博客诞生，发表了第1篇技术文章。9年多的时间，3311个日夜，目前我们已经发布了548篇技术文章，感谢大家一路相伴。

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。