Bit -- スタンフォード大学の研究者チームは最近、セマンティックジオセルの作成とラベルの平滑化、CLIPビジョントランスフォーマーで事前にトレーニングされたストリートビュー画像を組み合わせたAIツール「PIGEON」を共同で開発し、ProtoNetsを使用して一連の候補地理単位の位置予測を精緻化しました。 PIGEONは、過去5年間で初めて軍事資金なしで最先端の画像ジオロケーションペーパーである「Guess the Country by Photo」サブタスクで、91.96%の正解率と40.36%の推測率を達成しました。
写真を見て場所を推測する:スタンフォード大学の最新のAIモデルPIGEONの正解率は90%以上
Bit -- スタンフォード大学の研究者チームは最近、セマンティックジオセルの作成とラベルの平滑化、CLIPビジョントランスフォーマーで事前にトレーニングされたストリートビュー画像を組み合わせたAIツール「PIGEON」を共同で開発し、ProtoNetsを使用して一連の候補地理単位の位置予測を精緻化しました。 PIGEONは、過去5年間で初めて軍事資金なしで最先端の画像ジオロケーションペーパーである「Guess the Country by Photo」サブタスクで、91.96%の正解率と40.36%の推測率を達成しました。