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Google mostró la red neuronal que es capaz de aprender a fotografiar (así como la ciudad y de la calle), incluso si la foto está hecha en casa
Es fácil de averiguar dónde se toma la fotografía, si el fondo - la Torre Eiffel, el Taj Mahal, San Pedro, el Lincoln Memorial y la Plaza Roja. Los desarrolladores de Google siguieron adelante e hicieron una red neuronal capaz de comprobar la ubicación de la imagen, incluso si se hace en la sala.
Los usuarios pueden utilizar no sólo los lugares para ver donde se tomó la fotografía. La ubicación puede ser determinada por el plato en un restaurante, en el sentido de la circulación, una vaca en la calle, la arquitectura de los edificios y la reconciliación de todos estos factores. Una máquina que es capaz de?
los desarrolladores de tecnología planeta comparten la mayor parte de la tierra a 26.000 zonas de tamaño variable en función del número de fotografías tomadas en un área en particular. Las grandes ciudades han ganado más "células", como lo han hecho más fotos, mientras que en las zonas rurales "células" eran más grandes. Mares, océanos, las zonas polares perder.
Se utilizó la base de 126 millones de fotos a través de Internet junto con sus datos EXIF. 91 millones de fotos fueron utilizadas para el entrenamiento de la red neuronal, y los 34 millones restantes - para la evaluación de su trabajo.
Para probar la eficacia de la utilización de una red neuronal 2, 3 millones de imágenes geotargetirovannyh de Flickr. 3, 6% planeta imágenes extraídas hasta la calle, el 10% - hasta la ciudad. Tierra de la red neuronal ha identificado 28, 4% de los casos, y el continente - 48%.
Este resultado se compara con las posibilidades de una docena de viajeros con juegos GeoGuessr.com, en el que adivinar la ubicación en Google Street View. PlaNet golpear a la gente con un resultado medio de un error en 1131, 7 kilómetros. Las personas se equivocan en promedio en 2320, a 75 kilómetros de distancia.
De acuerdo con uno de los principales investigadores Ueyanda Tobias (Tobias Weyand) Máquina ventaja es que la red neuronal "ve" mucho más que cualquier persona viva, que viajó por todo el mundo para la vida.
Los desarrolladores han ido más allá y comenzó a trabajar con fotografías, que se realizan en las instalaciones. Aprenden que pueden estar en los casos en que una foto es parte del álbum - el equipo escanea los discos completos y en busca de las imágenes más específicas llevadas a cabo en el mismo lugar
red neuronal en sí está a sólo 377 MB.
Fuente: geektimes.ru/post/271738/
Los usuarios pueden utilizar no sólo los lugares para ver donde se tomó la fotografía. La ubicación puede ser determinada por el plato en un restaurante, en el sentido de la circulación, una vaca en la calle, la arquitectura de los edificios y la reconciliación de todos estos factores. Una máquina que es capaz de?
los desarrolladores de tecnología planeta comparten la mayor parte de la tierra a 26.000 zonas de tamaño variable en función del número de fotografías tomadas en un área en particular. Las grandes ciudades han ganado más "células", como lo han hecho más fotos, mientras que en las zonas rurales "células" eran más grandes. Mares, océanos, las zonas polares perder.
Se utilizó la base de 126 millones de fotos a través de Internet junto con sus datos EXIF. 91 millones de fotos fueron utilizadas para el entrenamiento de la red neuronal, y los 34 millones restantes - para la evaluación de su trabajo.
Para probar la eficacia de la utilización de una red neuronal 2, 3 millones de imágenes geotargetirovannyh de Flickr. 3, 6% planeta imágenes extraídas hasta la calle, el 10% - hasta la ciudad. Tierra de la red neuronal ha identificado 28, 4% de los casos, y el continente - 48%.
Este resultado se compara con las posibilidades de una docena de viajeros con juegos GeoGuessr.com, en el que adivinar la ubicación en Google Street View. PlaNet golpear a la gente con un resultado medio de un error en 1131, 7 kilómetros. Las personas se equivocan en promedio en 2320, a 75 kilómetros de distancia.
De acuerdo con uno de los principales investigadores Ueyanda Tobias (Tobias Weyand) Máquina ventaja es que la red neuronal "ve" mucho más que cualquier persona viva, que viajó por todo el mundo para la vida.
Los desarrolladores han ido más allá y comenzó a trabajar con fotografías, que se realizan en las instalaciones. Aprenden que pueden estar en los casos en que una foto es parte del álbum - el equipo escanea los discos completos y en busca de las imágenes más específicas llevadas a cabo en el mismo lugar
red neuronal en sí está a sólo 377 MB.
Fuente: geektimes.ru/post/271738/
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