Bit — Stanford Üniversitesi'ndeki bir araştırma ekibi kısa süre önce, semantik coğrafi hücre oluşturmayı etiket yumuşatma, CLIP vizyon dönüştürücülerinde önceden eğitilmiş Sokak Görünümü görüntüleri ile birleştiren ve bir dizi aday coğrafi birimde konum tahminlerini iyileştirmek için ProtoNets'i kullanan bir AI aracı olan PIGEON'u geliştirmek için işbirliği yaptı. PIGEON, son beş yılda askeri fon olmadan ilk son teknoloji görüntü konum belirleme kağıdı olan "Ülkeyi Fotoğrafla Tahmin Et" alt görevinde hedefin 25 kilometre yakınında %91,96 doğruluk oranı ve %40,36 tahmin elde etti.
View Original
This page may contain third-party content, which is provided for information purposes only (not representations/warranties) and should not be considered as an endorsement of its views by Gate, nor as financial or professional advice. See Disclaimer for details.
RESME BAKARAK KONUMU TAHMIN EDIN: STANFORD'UN EN YENI AI MODELI GÜVERCIN, %90'IN ÜZERINDE BIR DOĞRULUK ORANINA SAHIP
Bit — Stanford Üniversitesi'ndeki bir araştırma ekibi kısa süre önce, semantik coğrafi hücre oluşturmayı etiket yumuşatma, CLIP vizyon dönüştürücülerinde önceden eğitilmiş Sokak Görünümü görüntüleri ile birleştiren ve bir dizi aday coğrafi birimde konum tahminlerini iyileştirmek için ProtoNets'i kullanan bir AI aracı olan PIGEON'u geliştirmek için işbirliği yaptı. PIGEON, son beş yılda askeri fon olmadan ilk son teknoloji görüntü konum belirleme kağıdı olan "Ülkeyi Fotoğrafla Tahmin Et" alt görevinde hedefin 25 kilometre yakınında %91,96 doğruluk oranı ve %40,36 tahmin elde etti.