スタンフォード大学は最近、画像地理位置情報の分野で大きな進歩を遂げた PIGEON と呼ばれる新しい AI モデルをリリースしました。このモデルは、世界的なストリート ビューの位置推測ゲームで人間のトップ プレイヤーを 90% 以上という驚異的な正解率で破り、画像認識と地理情報処理における人工知能の強力な能力を実証しました。 PIGEON モデルの成功を受けて、その改良版 PIGEOTTO も誕生し、画像位置決めの精度と効率がさらに向上しました。この研究成果は、自動運転や地理情報システムなど多くの分野に大きな影響を与えると考えられます。
スタンフォード大学がPIGEONモデルを発表し、AIによる画像推測の精度は90％を超えた。このモデルは、世界的なストリートビューの位置推測ゲームで人間のトッププレイヤーに勝利しました。この成功により、任意の画像位置を特定できる PIGEOTTO が誕生しました。研究チームは、セマンティック地理ユニット、ラベル スムージング、および CLIP ビジュアル トランスフォーマーを使用して、画像の地理位置情報に関する新たな画期的な進歩を達成しました。
PIGEON モデルの成功は、高精度の画像測位機能だけでなく、画像地理位置情報技術の将来の開発に新しいアイデアと方向性を提供したことにもあります。 研究チームが採用した技術手法も徹底的に調査・研究する価値がある。近い将来、PIGEONとその後継モデルはより多くの分野で広く使用され、人々の生活にさらなる利便性をもたらすと考えられる。