新浪科技讯 北京时间2月25日下午消息,《麻省理工科技评论》本周报道称,谷歌的计算机视觉专家托比亚斯·维扬德(Tobias Weyand)开发了一个新的人工智能系统PlaNet,能快速判断照片在全球范围内的拍摄地点。
这一深度学习系统学习了超过9000万张带地理位置标签的照片,从而可以基于位置去完成模式识别。简单来说,这一系统能将照片分解为像素,并将这些像素与记忆库中的信息进行交叉比对。
在使用230万张照片进行的测试中,PlaNet识别照片拍摄地国家的准确率为28.4%,识别照片拍摄地大洲的准确率为48%。目前看来,这一数字并不惊人,但《麻省理工科技评论》指出,PlaNet的表现已经略好于人工,因为人脑无法记忆如此多的生态和文化线索。而如果利用更多照片去学习,那么PlaNet还有能力变得更好。
维扬德表示:“我们认为,PlaNet相对于人工有优势,因为这一系统比人类见过更多地点,并且会关注不同场景的细节线索。对于这些细节,即使是有过丰富旅行经历的人也不一定能辨别。”
如果你热爱摄影,但却常常忘记给自己的照片标上地点,那么类似PlaNet的工具未来将可以带来帮助。
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