عرضت Google شبكة عصبية يمكنها التعرف على بلد من صورة (بالإضافة إلى مدينة وشارع) ، حتى إذا تم التقاط الصورة في منزل

من السهل معرفة مكان التقاط الصورة إذا كان في الخلفية برج إيفل أو تاج محل أو كنيسة القديس بطرس أو نصب لنكولن التذكاري أو الساحة الحمراء. ذهب المطورون من Google إلى أبعد من ذلك وقاموا بإنشاء شبكة عصبية يمكنها التعرف على مكان من صورة ، حتى إذا تم التقاطها في الداخل.



يمكن للأشخاص استخدام ليس فقط المشاهد لفهم مكان التقاط الصورة. يمكن تحديد المكان عن طريق الطبق في المطعم ، في اتجاه حركة المرور ، عن طريق البقرة في الشارع ، هندسة المباني ومزيج من جميع هذه العوامل. وماذا تستطيع السيارة؟ قسم مطورو

تقنية PlaNet معظم الأراضي إلى 26000 منطقة بأحجام مختلفة ، اعتمادًا على عدد الصور الملتقطة في منطقة معينة. حصلت المدن الكبرى على المزيد من "الخلايا" ، لأنه تم التقاط المزيد من الصور فيها ، بينما كانت "الخلايا" أكبر في المناطق الريفية. لقد مرت البحار والمحيطات والمناطق القطبية.



تم استخدام قاعدة بيانات تضم 126 مليون صورة من الإنترنت مع بيانات EXIF ​​الخاصة بهم. تم استخدام 91 مليون صورة فوتوغرافية لتدريب الشبكة العصبية ، وتم استخدام الـ 34 مليون صورة المتبقية لتقييم عملها.

للتحقق من فعالية الشبكة العصبية ، تم استخدام 2.3 مليون صورة مستهدفة جغرافيًا من Flickr. تم التعرف على 3.6 ٪ من الصور PlaNet بدقة في الشارع ، 10 ٪ - مع دقة المدينة. حددت الدولة الشبكة العصبية في 28.4٪ من الحالات ، والقارة - 48٪.

تمت مقارنة هذه النتيجة مع إمكانات اثني عشر مسافرًا باستخدام لعبة GeoGuessr.com ، والتي تخمن فيها المكان على Google Street View. تفوقت PlaNet على الأشخاص بخطأ متوسط ​​قدره 1،131.7 كيلومتر. كان الناس مخطئين في المتوسط ​​2320.75 كيلومتر.

ووفقًا لأحد الباحثين الرئيسيين ، توبياس وياند ، فإن ميزة الآلة هي أن الشبكة العصبية "شاهدت" أكثر بكثير من أي شخص حي سافر حول العالم طوال حياته.

ذهب المطورون إلى أبعد من ذلك وبدأوا في العمل مع الصور الملتقطة في المبنى. يمكنك التعرف عليها في الحالات التي تكون فيها الصورة جزءًا من ألبوم - تقوم الآلة بمسح الألبومات تمامًا وتبحث عن الصور الأكثر تحديدًا التي تم التقاطها في نفس المكان

. الشبكة العصبية نفسها تستهلك 377 ميغابايت فقط.

Source: https://habr.com/ru/post/ar390903/