Новая разработка поискового гиганта уже превзошла человека.

Большинство из вас знают о функции поиска по фото в Google. Достаточно перейти в режим Картинки, добавить ссылку на снимок или загрузить файл с компьютера и поисковая система определит объект, расположенный в кадре.

Однако, срабатывает такой трюк исключительно с популярными достопримечательностями и известными местами. Google без труда распознает Эйфелеву башню, Статую Свободы или египетские пирамиды. Однако, стоит загрузить просто снимок улицы своего города и поиск не увенчается успехом.

Специалисты в Google не сидят на месте и разрабатывают нейронную сеть PlaNet, которая позволит искать местность по фото более точно. Для анализа и поиска данная система разбила большую часть суши на 26 000 зон. Каждая из них характеризуется определенными особенностями и отличается от других.
Для обучения PlaNet использовали более 120 млн. снимков с добавленными гео-тегами. Позже для проверки системы ей предложили распознать местоположение 2 млн. фото с Flickr. Нейронная сеть смогла определить положение 3,6% снимков с точностью до улицы, 10% — с точностью до города. Страна была установлена в 28,4% случаев, а континент — в 48%.
PlaNet замечает на фото то, что бросится в глаза не каждому человеку. Система узнает блюда, растения, направление движения на дороге, животных, архитектуру зданий и другие особенности. После анализа поисковая машина выдает свое предположение о месте съемки.

Результаты PlaNet сравнили с результатами экспертов-путешественников в GeoGuessr. В этой игре используются снимки улиц Google Street View, необходимо угадать место, где было сделано фото.

Нейронная сеть показала себя лучше, чем команда экспертов. Средний результат погрешности PlaNet составил 1131,7 км., путешественники ошибались в среднем на 2320,75 км.
Интересно, а сможет ли угадать PlaNet место снимка по ковру на заднем фоне.