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随机选择一幅照片，你恐怕很难迅速判断出照片拍摄的地理位置，除非照片与知名地标性建筑或风景名胜相关。虽然如此，人类在此类任务上其实很擅长，他们能综合各种线索和信息识别位置。机器被认为不擅长此类任务，但Google的新深度学习神经网络PlaNet 改变了这一切，它能根据像素判断几乎任何照片的地理位置。Google的研究人员利用了卷积神经网络和长短期记忆方法，使用不同的视觉线索去改进识别率。研究人员将地球表面分割成数万个不同大小的正方形，使用了上亿幅照片的数据集去训练PlaNet。对 Flickr上的230万幅照片的测试显示，3.6%的照片PlaNet的地理位置识别能达到街道级别的精度，10.1%的照片能达到城市级别的精度。他们的论文（PDF）发表在预印本网站arxiv上。
时间:2016-02-27 22:25
来源:Solidot
作者:AnkhMorpork
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