스탠포드 대학 대학원생 팀은 PIGEON과 PIGEOTTO라는 두 가지 인상적인 지리적 위치 인식 애플리케이션을 개발했습니다. PIGEON은 OpenAI의 CLIP 신경망과 GeoGuessr 게임 데이터 세트로 훈련된 Google 스트리트 뷰 이미지를 사용하여 이미지 촬영 위치를 높은 정확도로 예측합니다. 국가 예측 정확도는 92%로 높으며, 위치는 40%에서 25km까지 정확합니다. 경우의 수. PIGEOTTO는 Flickr 및 Wikipedia의 400만 장의 사진을 학습하여 단일 이미지에서 위치를 식별하는 기능을 실현합니다. 이 두 애플리케이션은 이미지 인식 및 위치정보 분야에서 인공지능의 엄청난 잠재력을 보여주며 지리 정보 및 이미지 분석을 위한 새로운 기술적 수단을 제공합니다.
스탠포드 대학교 대학원생들이 개발한 PIGEON 및 PIGEOTTO 애플리케이션은 기계 학습 기술을 영리하게 사용하여 지리적 위치에 대한 고정밀 식별을 달성합니다. 이는 학문적 연구에 있어 큰 의미를 가질 뿐만 아니라, 향후 지리정보 활용 및 영상분석에 새로운 가능성을 제시한다는 점에서 앞으로의 발전과 활용을 기대해볼 만하다.