Google показала нейросеть, способную узнать страну по фотографии (а также город и улицу), даже если фото сделано в доме |
||
МЕНЮ Искусственный интеллект Поиск Регистрация на сайте Помощь проекту ТЕМЫ Новости ИИ Искусственный интеллект Разработка ИИГолосовой помощник Городские сумасшедшие ИИ в медицине ИИ проекты Искусственные нейросети Слежка за людьми Угроза ИИ ИИ теория Внедрение ИИКомпьютерные науки Машинное обуч. (Ошибки) Машинное обучение Машинный перевод Реализация ИИ Реализация нейросетей Создание беспилотных авто Трезво про ИИ Философия ИИ Big data Работа разума и сознаниеМодель мозгаРобототехника, БПЛАТрансгуманизмОбработка текстаТеория эволюцииДополненная реальностьЖелезоКиберугрозыНаучный мирИТ индустрияРазработка ПОТеория информацииМатематикаЦифровая экономика
Генетические алгоритмы Капсульные нейросети Основы нейронных сетей Распознавание лиц Распознавание образов Распознавание речи Техническое зрение Чат-боты Авторизация |
2016-02-29 17:02
Легко узнать, где сделана фотография, если на заднем плане - Эйфелева башня, Тадж-Махал, Собор Святого Петра, мемориал Линкольна или Красная площадь. Разработчики из Google пошли дальше и сделали нейросеть, способную узнать место по фотографии, даже если она сделана в помещении.
Люди могут использовать не только достопримечательности, чтобы понять, где сделана фотография. Место можно определить по блюду в ресторане, по направлению дорожного движения, по корове на улице, архитектуре зданий и совмещению всех этих факторов. А на что способна машина? Разработчики технологии PlaNet разделили большую часть суши на 26000 зон различного размера в зависимости от количества фотографий, сделанных в конкретной местности. Большие города получили больше «ячеек», так как в них сделано больше фото, в то время как в сельской местности «ячейки» были большего размера. Моря, океаны, полярные зоны пропустили. Была использована база из 126 миллионов фотографий из интернета вместе с их EXIF-данными. 91 миллион фотографий использовали для обучения нейросети, а оставшиеся 34 миллиона - для оценки её работы. Для проверки эффективности нейросети использовали 2,3 миллиона геотаргетированных изображений из Flickr. 3,6% изображений PlaNet узнала с точностью до улицы, 10% - с точностью до города. Страну нейросеть определила в 28,4% случаев, а континент - в 48%. Этот результат сравнили с возможностями десятка путешественников с помощью игры GeoGuessr.com, в которой вы угадываете место по Google Street View. PlaNet обыграла людей со средним результатом ошибки в 1131,7 километров. Люди ошибались в среднем на 2320,75 километров. По словам одного из главных исследователей Тобиаса Уэйанда (Tobias Weyand) преимущество машины состоит в том, что нейросеть «видела» гораздо больше, чем любой живой человек, всю жизнь путешествовавший по миру. Разработчики пошли дальше и начали работать с фотографиями, которые сделаны в помещениях. Узнать их можно в тех случаях, когда фото является частью альбома - машина просматривает альбомы полностью и ищет наиболее специфические изображения, сделанные в одном и том же месте Сама нейросеть занимает всего 377 мегабайт. Источник: geektimes.ru Комментарии: |
|