Shutterstock покращить свою систему пошуку картинок за допомогою машинного навчання
Виділіть її та натисніть Ctrl + Enter —
ми виправимo
Shutterstock покращить свою систему пошуку картинок за допомогою машинного навчання
Компанія Shutterstock розробила новий підхід до використання машинного навчання: система підбиратиме картинки за заданими параметрами щодо композиції об’єктів. Поки що функція працює в тестовому режимі, повідомляє The Verge.
В пошуку потрібно вказати елементи, які мають бути присутні на зображенні й потім розташувати іконки з їх позначками в потрібній позиції.
В прикладі, наведеному вище, для пошуку задані два ключові елементи - кошеня (kitten) та комп’ютер (computer). При цьому іконка з позначкою «K» (kitten) пересунута ліворуч, а «С» (computer) - праворуч. Так система пошуку пропонує варіанти зображень, які є в фотобанку, за заданими користувачем параметрами.
Раніше соціальний фото-сервіс Pinterest почав експериментувати з пошуком візуально подібних зображень, який також заснований на технології машинного навчання.
Як розповіли у Shutterstock, спершу вони працювали над функцією, яка б могла автоматично розпізнавати та класифікувати об'єкти на фото, й аналіз композиції був лише частиною аналізу, над якою працювала команда фотобанку. Але розробники вирішили, що ця функція може бути корисною.
Нагадаємо, раніше MediaSapiens публікував підбірку фотобанків, з яких можна безкоштовно взяти зображення для ілюстрації.