当地时间31日，Facebook宣布他们将使用深度神经网络修正社交网络上的360°全景图片，以便给用户提供最佳观看效果。
在拍摄全景照片时，如果相机稍有倾斜，图像可能会扭曲，从而在很大程度上会影响观感，并且打破在VR设备中观看时的沉浸感。
基于图像识别系统AlexNet，Facebook将照片输入其中后会输出一对数值，表示需要纠正的倾斜度和角度的修正值。这样一来，用户在观看全景时就不会看到扭曲的图像。目前，该系统还未投入商业使用，但是公司表示有将其作为产品发行的可能。
对Facebook来说，展现出完美的全景图片至关重要，因为该公司正大力投资虚拟现实技术。例如其一款名为Rooms的App可以让用户以全景照片为背景沉浸其中，如果这些图像看起来质量不高，用户体验将会大打折扣。
除了自动转换图片质量的问题，Facebook还需要处理图片体积过大的问题，对网速较快的用户来说这可能不是事儿，但是在一半的蜂窝网络环境下观看全景图片可能体验较差。
Facebook将照片切分立方图，然后将这些独立的部分储存在不同的分辨率上，而每种分辨率都被进一步分解成512×512像素的图片。当用户打开图像时，Facebook将计算画面的哪一部分需要加载成多少分辨率。在无法立即加载出高分辨率的情况下，Facebook将提供较低的分辨率，直到能得到高质量的图片。
