スタンフォード大学の大学院生のチームは、PIGEON と PIGEOTTO という 2 つの優れた地理位置認識アプリケーションを開発しました。 PIGEON は、OpenAI の CLIP ニューラル ネットワークと GeoGuessr ゲーム データ セットでトレーニングされた Google ストリート ビュー画像を使用して、画像の撮影場所を高精度で予測します。その国の予測精度は 92% と高く、位置は 40% で 25 キロメートルまで正確です。の場合。 PIGEOTTOは、FlickrやWikipediaの400万枚の写真を学習させて、1枚の画像から場所を特定する機能を実現している。これら 2 つのアプリケーションは、画像認識と地理位置情報の分野における人工知能の大きな可能性を実証し、地理情報と画像分析のための新しい技術手段を提供します。
スタンフォード大学の大学院生が開発した PIGEON および PIGEOTTO アプリケーションは、機械学習テクノロジーを巧みに利用することで、地理的位置の高精度な識別を実現しています。これは学術研究において重要な意味を持つだけでなく、将来の地理情報応用や画像解析に新たな可能性をもたらすものであり、さらなる発展と応用が期待されます。