אפליקציה זו יודעת בדיוק היכן עמדת כאשר צילמת

אפילו ללא קואורדינטות GPS, PoseNet אומרת שהיא יכולה לדעת את המיקום המדויק של כל תמונה - אפילו לאיזה כיוון הצלם פנה.

אם תציג ל- PoseNet תמונה, היא תגיד לך בדיוק היכן צולמה. זה נשמע קל בעולם שבו כל תצלום שאתה מצלם מתויג עם קואורדינטות GPS, אך PoseNet אינו זקוק ל- GPS. במקום זאת, הוא בעצם מזהה את הסצנה בתמונה, ומבין היכן עמדת על סמך זה.



המערכת מדויקת עד שישה מטרים ואף יכולה לדעת לאיזה כיוון פנית כאשר צילמת את התמונה - עד לשלוש מעלות.

PoseNet , מחוקרים מאוניברסיטת קיימברידג ', משתמש במשהו שנקרא רשתות עצביות מתפתלות עמוקות כדי לעשות את הקסם שלו, המבוסס על הדרך שבה קליפת המוח החזותית של בעלי חיים מעבדת גירויים חזותיים. רשתות אלה יכולות לשמש לזיהוי תמונות, כולל בחירת פנים מהקהל, גם כשהן מוסתרות חלקית או הפוכות.



לטכניקה יש כמה יתרונות על פני סוגים אחרים של זיהוי תמונות. ראשית, זה מהיר. הראה ל- PoseNet תמונה והיא תספר לך היכן צולמה תוך חמש אלפיות השנייה. לאחר מכן, הוא קל משקל. מערכת PoseNet מסתמכת על מסד נתונים של פחות מ -50 מגה -בתים, בעוד שמערכות יריבות מסוימות צריכות לאחסן ג'יגה -בייט של תצלומי התייחסות ולאחר מכן לעבד אותן.



אני מאמין של- PoseNet יש שלושה יתרונות עיקריים על פני GPS וטכנולוגיות נלוות, אומר אלכס קנדל של PoseNet ל- Co.Exist. ראשית, GPS דורש תשתית (למשל, הלוויינים). שנית, ה- GPS אינו נותן לך הערכת כיוון. שלישית, GPS לרוב אינו מדויק ואינו פועל בסביבות פנימיות.

קודם כל צריך להכשיר את PoseNet, הכולל הצגת תמונות רבות שהן לומדות ומצמצמות למסד נתונים קטן. התמונות צריכות להיות מסומנות עם נתוני מיקום מצלמה תלת-ממד, המספרים למערכת לאן פנתה המצלמה, אך זה נפוץ במצלמות של היום.

נכון לעכשיו PoseNet עובד רק בחלק אחד של קיימברידג ', אנגליה - זוהי הדגמה טכנית - אבל אתה יכול נסה זאת בעצמך . המערכת הוכשרה באמצעות מערך נתונים של 12,000 תמונות, המכסות שש סצנות ברחבי אוניברסיטת קיימברידג '. מכיוון שהמערכת מהירה כל כך ודרישות אחסון הנתונים כל כך נמוכות, ניתן בקלות לשנות אותה לשימוש עולמי. תארו לעצמכם אם הטכנולוגיה הזו קיבלה גישה לנתוני Street View של Google: תוכלו להציג אותה כמעט בכל תצלום ולדעת באופן מיידי היכן היא צולמה.



אם מדברים על גוגל - לחברת החיפוש יש פרויקט משלה שמנסה לעשות את אותו הדבר: לחשב את המיקום של תמונה רק על ידי התבוננות בה. אבל בניגוד ל- PoseNet, של Google כוכב לכת מצליח למקם רק 3.6% מהתמונות בדיוק ברמת הרחוב. אחוזי ההצלחה עולים ל -10.1% ברמת העיר, אבל זה בקושי רמות הדיוק העל אנושיות נטען על ידי צוות PlaNet.

סביר להניח שהגישה שלנו מדויקת יותר מכיוון שהיא מאומנת בקנה מידה קטן יותר מאשר PlaNet, אומר קנדל. ו- PoseNet יכול לעשות משהו שהפרויקט של גוגל לא יכול. PoseNet אטרקטיבית מכיוון שהיא מסוגלת לאמוד את מיקום המצלמה בקואורדינטות מטריות. לעומת זאת, PlaNet פשוט מסווגת תמונה לאזור נפרד.

יש כמובן חששות לפרטיות בטכנולוגיה כזו. אתה יכול לשפשף את קואורדינטות ה- GPS מהתמונות שלך בקלות, והתקנים כמו האייפון מסירים אותם אוטומטית כאשר אתה משתף תמונה. אבל ל- PoseNet אין צורך בנתוני GPS כאלה - היא רק צריכה את התמונה והיא יודעת היכן אתה נמצא. אין הסתרה. אכיפת החוק הולכת לאהוב את זה. כולנו עשויים לחשוב פעמיים על פרסום כל התמונות שלנו ברשת.