Команда дослідників зі Стенфордського університету нещодавно співпрацювала над розробкою інструменту штучного інтелекту PIGEON, який поєднує створення семантичних геокомірок зі згладжуванням міток, попередньо навчені зображення Перегляду вулиць на трансформаторах зору CLIP і використовує ProtoNets для уточнення прогнозів місцезнаходження на наборі географічних одиниць-кандидатів. PIGEON досяг показника точності 91,96% і 40,36% вгадування в межах 25 кілометрів від цілі в підзавданні «Вгадай країну за фото», яке є першим найсучаснішим документом геолокації зображень за останні п'ять років без військового фінансування.
Переглянути оригінал
Ця сторінка може містити контент третіх осіб, який надається виключно в інформаційних цілях (не в якості запевнень/гарантій) і не повинен розглядатися як схвалення його поглядів компанією Gate, а також як фінансова або професійна консультація. Див. Застереження для отримання детальної інформації.
ВГАДАЙТЕ МІСЦЕ РОЗТАШУВАННЯ, ПОДИВИВШИСЬ НА КАРТИНКУ: ОСТАННЯ МОДЕЛЬ ШТУЧНОГО ІНТЕЛЕКТУ ВІД СТЕНФОРДА МАЄ ТОЧНІСТЬ ПОНАД 90%
Команда дослідників зі Стенфордського університету нещодавно співпрацювала над розробкою інструменту штучного інтелекту PIGEON, який поєднує створення семантичних геокомірок зі згладжуванням міток, попередньо навчені зображення Перегляду вулиць на трансформаторах зору CLIP і використовує ProtoNets для уточнення прогнозів місцезнаходження на наборі географічних одиниць-кандидатів. PIGEON досяг показника точності 91,96% і 40,36% вгадування в межах 25 кілометрів від цілі в підзавданні «Вгадай країну за фото», яке є першим найсучаснішим документом геолокації зображень за останні п'ять років без військового фінансування.