Reconocimiento de imagenes google

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Cloud Vision API, por su parte, es una API capaz de analizar el contenido de las imágenes, explotando modelos de aprendizaje automático en constante evolución. En la práctica, es posible recoger información sobre el sujeto principal, pero también sobre el contexto.
Supongamos que se fotografía a un perro. Cloud Vision API es capaz de reconocer el tipo de animal y la raza, pero también el contexto que lo rodea. También es posible detectar etiquetas, contenido explícito, lugares, puntos de referencia, etc.
La inteligencia artificial, explotando las redes neuronales de reconocimiento de imágenes, es capaz de reconocer las imágenes exactamente como lo hace el cerebro humano. La corteza visual primaria está compuesta por un conjunto de estructuras neuronales simples que, actuando simultáneamente, activan la visión.
Las máquinas, basadas en este mismo concepto, desarrollan determinados algoritmos de lectura, identificación e interpretación de imágenes que utilizan redes neuronales para reconocer formas, colores e incluso objetos en movimiento. De este modo, el reconocimiento de imágenes es capaz de reconocer y procesar incluso datos no estructurados.

2:08los lentes de google son bastante sorprendentesphandroidyoutube – 17 mayo 2017

Aunque las redes neuronales convolucionales (CNN) se han utilizado en la visión por ordenador desde la década de 1980, no estuvieron a la vanguardia hasta 2012, cuando AlexNet superó con creces el rendimiento de los métodos contemporáneos de reconocimiento de imágenes de última generación. Dos factores contribuyeron a este avance: (i) la disponibilidad de conjuntos de entrenamiento como ImageNet, y (ii) el uso de hardware de GPU comercializado, que proporcionó un cálculo significativamente mayor para el entrenamiento. Así, desde 2012, las CNN se han convertido en el modelo de referencia para las tareas de visión.
La ventaja de utilizar las CNN es que evitan la necesidad de diseñar manualmente las características visuales y, en cambio, aprenden a realizar las tareas directamente a partir de los datos «de punta a punta». Sin embargo, aunque las CNN evitan la extracción manual de características, la propia arquitectura está diseñada específicamente para imágenes y puede ser muy exigente desde el punto de vista computacional. De cara a la próxima generación de modelos de visión escalables, cabe preguntarse si es necesario este diseño específico para un dominio, o si se podrían aprovechar arquitecturas más agnósticas y eficientes desde el punto de vista computacional para lograr resultados de última generación.

lente de google

Buena aplicación, supongo. No tuve la oportunidad de averiguarlo porque antes de que tuviera la oportunidad de tomar una foto me obligó a hacer una reseña. Y no estoy usando las palabras «me obligó» a la ligera, literalmente me preguntó si me gusta la aplicación, y si me gustaría escribir una crítica? El único problema era que no era una pregunta de opción múltiple. ¡La única respuesta que tenía que elegir era «Sí», así que la ÚNICA razón por la que estoy dando esta revisión, y la calificación se debe a un amigo cercano, que lo recomendó altamente! Si no fuera así, le daría un gran y gordo HUEVO DE GANSO. Lo siento, sólo para ser realista.
Esta aplicación no merece ni siquiera 1 estrella. La descargué y luego obtuve una imagen de un símbolo de mi galería de fotos que estoy tratando de averiguar qué tipo de símbolo es. Después de buscar el símbolo que volvió a mostrarme filetes. Sí, filetes como en la comida. Este era un símbolo que quería saber de qué tipo. No era comida, no era un filete, y no se parecía a ningún tipo de comida. Empecé a reírme. Pensando que había hecho algo mal, fui a intentarlo de nuevo. Solo que esta vez me salía que tenía que conseguir la versión pro y pagar. La única manera de buscar más era obtener una suscripción. Así que, puedes buscar una vez pero luego si quieres buscar más entonces tienes que pagar para hacerlo. Mi primera no fue ni siquiera en la parte de la pelota. La peor aplicación de la historia.

comentarios

Imagínese que está sentado en una cafetería extranjera, hambriento, consultando el menú en busca de un sabroso bocado. Por desgracia, pero no por ello sorprendente, el menú está, digamos, en portugués y usted sólo habla inglés. La buena noticia es que el menú tiene una foto de cada plato. Así que miras las fotos, reconoces los platos ofrecidos y haces tu pedido.
Mientras que el aprendizaje mediante el ejemplo es algo natural para nosotros los humanos, no es tan fácil para las máquinas y las aplicaciones de software. Para saber reconocer al menos un objeto, deben aprender sus rasgos distintivos a partir de una tonelada de sus imágenes hechas desde varios ángulos, un proceso complejo que requiere mucho tiempo y esfuerzo.
Permitir que los ordenadores comprendan el contenido de las imágenes digitales es el objetivo de la visión por ordenador (CV). El especialista en aprendizaje automático Jason Brownlee señala que la visión por ordenador suele implicar el desarrollo de métodos que intentan reproducir la capacidad de la visión humana.
El reconocimiento de imágenes (o clasificación de imágenes) es la tarea de categorizar imágenes y objetos y situarlos en una de las distintas clases predefinidas. Las soluciones con capacidad de reconocimiento de imágenes pueden responder a la pregunta «¿Qué representa la imagen?». Por ejemplo, puede distinguir entre tipos de dígitos escritos a mano, una persona y un poste de teléfono, un paisaje y un retrato, o un gato y un perro (un ejemplo frecuente).