Существующие системы электронного распознавания различных объектов, попавших в кадр камер смартфонов, работают с большой погрешностью. Не спасают положения специальные алгоритмы, человеческое участие в этом процессе и помощь мощных компьютеров. Поэтому Google решила создать собственную систему, которая будет безошибочно опознавать любой объект. К примеру, она сможет с большой долей вероятности отличить слинг от рюкзака и сумки, что весьма непросто для компьютерного "мозга".
Инновационная гугловская разработка способна выявить и распознать даже частично прикрытые объекты. Для успешной работы системы опознавания гугловские разработчики воспользовались способностью нейронной сети распознавать объекты и дополнять их невидимыми деталями без больших загрузок вычислительных мощностей ПК. На выходе новая система выдает результаты распознавания на порядок лучше, чем технологии конкурентов.
Система уверенно распознает объекты, которые лишь частично попали в кадр, или когда они занимают в пространстве непривычное для себя положение. Так, система точно опознает, к примеру, кошку, зависшую в воздухе. Предполагается, что новая гугловская разработка будет применена при создании беспилотных автомобилей.
Инновационная гугловская разработка способна выявить и распознать даже частично прикрытые объекты. Для успешной работы системы опознавания гугловские разработчики воспользовались способностью нейронной сети распознавать объекты и дополнять их невидимыми деталями без больших загрузок вычислительных мощностей ПК. На выходе новая система выдает результаты распознавания на порядок лучше, чем технологии конкурентов.
Система уверенно распознает объекты, которые лишь частично попали в кадр, или когда они занимают в пространстве непривычное для себя положение. Так, система точно опознает, к примеру, кошку, зависшую в воздухе. Предполагается, что новая гугловская разработка будет применена при создании беспилотных автомобилей.
