Команда аспирантов Стэнфордского университета разработала два впечатляющих приложения для распознавания геолокации: PIGEON и PIGEOTTO. PIGEON использует изображения Google Street View, обученные с помощью нейронной сети CLIP OpenAI и набора игровых данных GeoGuessr, для прогнозирования мест съемки изображений с высокой точностью. Точность прогнозирования страны достигает 92%, а точность определения местоположения составляет 25 километров в 40%. дел внутри. PIGEOTTO обучен на 4 миллионах фотографий из Flickr и Wikipedia, чтобы реализовать функцию определения местоположения по одному изображению. Эти два приложения демонстрируют огромный потенциал искусственного интеллекта в области распознавания изображений и геолокации, предоставляя новые технические средства для географической информации и анализа изображений.
Приложения PIGEON и PIGEOTTO, разработанные аспирантами Стэнфордского университета, обеспечивают высокоточную идентификацию географического местоположения благодаря умелому использованию технологии машинного обучения. Это имеет большое значение не только для академических исследований, но и открывает новые возможности для будущих приложений географической информации и анализа изображений. Стоит с нетерпением ждать его дальнейшего развития и применения.