Корпорация Google разрабатывает новую нейронную сеть PlaNet, которая будет способна определить место, где был сделан практически любой фотоснимок. В процессе обучения искусственный интеллект в качестве подсказок использует геотеги, но в будущем ему будет по плечу определение места, запечатлённого на фотографии, без подобных «шпаргалок».

Для обучения нейронной сети специалисты Google использовали коллекцию из 90 миллионов изображений, помеченных геотегами. Результаты первого этапа тестирования достаточно многообещающие, ведь PlaNet уже научилась определять страну с вероятностью 28,4%, а континент – с вероятностью 48%. В 3,6% случаев искусственный интеллект даже определяет улицу, где был сделан снимок, а в 10% случаев — город.

Автор проекта PlaNet – Тобиас Вейланд. Для реализации своей идеи он разделил нашу планету на 26 000 секторов, размер которых зависит от того, сколько фотографий сделано в той или иной области. Именно поэтому крупные и густонаселённые города покрыты более мелкими секторами, нежели пустынные и безлюдные. Океаны, Северный и Южный полюс Земли программой не рассматриваются вовсе. Во время тестирования нейронной сети разработчики скормили ей более 2,3 миллиона фотографий из сервиса Flickr, параллельно ведя протокол успешности работы искусственного интеллекта.

Результаты, конечно, пока далеки от идеала, но сеть постоянно продолжает обучаться. Чтобы сделать систему ещё более умной, разработчики сделали её участницей игры Geoguessr, доступной по этой ссылке. В ходе игры пользователю показывают фотографии из сервиса Google Street View, а он должен угадать приблизительное место на карте, где эти кадры были сделаны. Когда PlaNet состязалась в онлайне против 10-ти опытных путешественников, она победила в 28 раундах из 50. Довольно неплохой результат для новичка.

Самым удивительным является тот факт, что вся система PlaNet занимает всего 377 МБ в памяти компьютера, что делает в будущем вполне возможным её использование на мобильных устройствах.

 

Информация предоставлена ресурсом IGate по материалам BitBag

/

Корпорация Google разрабатывает новую нейронную сеть PlaNet, которая будет способна определить место, где был сделан практически любой фотоснимок. В процессе обучения искусственный интеллект в качестве подсказок использует геотеги, но в будущем ему будет по плечу определение места, запечатлённого на фотографии, без подобных «шпаргалок».

Для обучения нейронной сети специалисты Google использовали коллекцию из 90 миллионов изображений, помеченных геотегами. Результаты первого этапа тестирования достаточно многообещающие, ведь PlaNet уже научилась определять страну с вероятностью 28,4%, а континент – с вероятностью 48%. В 3,6% случаев искусственный интеллект даже определяет улицу, где был сделан снимок, а в 10% случаев — город.

Автор проекта PlaNet – Тобиас Вейланд. Для реализации своей идеи он разделил нашу планету на 26 000 секторов, размер которых зависит от того, сколько фотографий сделано в той или иной области. Именно поэтому крупные и густонаселённые города покрыты более мелкими секторами, нежели пустынные и безлюдные. Океаны, Северный и Южный полюс Земли программой не рассматриваются вовсе. Во время тестирования нейронной сети разработчики скормили ей более 2,3 миллиона фотографий из сервиса Flickr, параллельно ведя протокол успешности работы искусственного интеллекта.

Результаты, конечно, пока далеки от идеала, но сеть постоянно продолжает обучаться. Чтобы сделать систему ещё более умной, разработчики сделали её участницей игры Geoguessr, доступной по этой ссылке. В ходе игры пользователю показывают фотографии из сервиса Google Street View, а он должен угадать приблизительное место на карте, где эти кадры были сделаны. Когда PlaNet состязалась в онлайне против 10-ти опытных путешественников, она победила в 28 раундах из 50. Довольно неплохой результат для новичка.

Самым удивительным является тот факт, что вся система PlaNet занимает всего 377 МБ в памяти компьютера, что делает в будущем вполне возможным её использование на мобильных устройствах.

 

Информация предоставлена ресурсом IGate по материалам BitBag

_.jpg">

Google научится узнавать место, изображенное на фотографии / Лента новостей / Главная

Данила Кульбаков 29.02.2016, 19:20

Корпорация Google разрабатывает новую нейронную сеть PlaNet, которая будет способна определить место, где был сделан практически любой фотоснимок. В процессе обучения искусственный интеллект в качестве подсказок использует геотеги, но в будущем ему будет по плечу определение места, запечатлённого на фотографии, без подобных «шпаргалок».

Для обучения нейронной сети специалисты Google использовали коллекцию из 90 миллионов изображений, помеченных геотегами. Результаты первого этапа тестирования достаточно многообещающие, ведь PlaNet уже научилась определять страну с вероятностью 28,4%, а континент – с вероятностью 48%. В 3,6% случаев искусственный интеллект даже определяет улицу, где был сделан снимок, а в 10% случаев — город.

Автор проекта PlaNet – Тобиас Вейланд. Для реализации своей идеи он разделил нашу планету на 26 000 секторов, размер которых зависит от того, сколько фотографий сделано в той или иной области. Именно поэтому крупные и густонаселённые города покрыты более мелкими секторами, нежели пустынные и безлюдные. Океаны, Северный и Южный полюс Земли программой не рассматриваются вовсе. Во время тестирования нейронной сети разработчики скормили ей более 2,3 миллиона фотографий из сервиса Flickr, параллельно ведя протокол успешности работы искусственного интеллекта.

Результаты, конечно, пока далеки от идеала, но сеть постоянно продолжает обучаться. Чтобы сделать систему ещё более умной, разработчики сделали её участницей игры Geoguessr, доступной по этой ссылке. В ходе игры пользователю показывают фотографии из сервиса Google Street View, а он должен угадать приблизительное место на карте, где эти кадры были сделаны. Когда PlaNet состязалась в онлайне против 10-ти опытных путешественников, она победила в 28 раундах из 50. Довольно неплохой результат для новичка.

Самым удивительным является тот факт, что вся система PlaNet занимает всего 377 МБ в памяти компьютера, что делает в будущем вполне возможным её использование на мобильных устройствах.

 

Информация предоставлена ресурсом IGate по материалам BitBag

ПОХОЖИЕ НОВОСТИ

Комментарии

comments powered by Disqus
Мы в социальных сетях: